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Autor(en): 
  • Sugiyama Masashi
  • Statistical Reinforcement Learning: Modern Machine Learning Approaches 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   Auf Bestellung (Lieferzeit unbekannt)
    Veröffentlichung:  März 2015  
    Genre:  Wirtschaft / Recht 
     
    applied robotics learning / COMPUTERS / Data Science / Machine Learning / decision process modelling / machine learning / policy search algorithms / reinforcement learning for data mining / risk-sensitive optimisation / Stochastic Control Theory
    ISBN:  9781439856895 
    EAN-Code: 
    9781439856895 
    Verlag:  Taylor and Francis 
    Einband:  Gebunden  
    Sprache:  English  
    Dimensionen:  H 234 mm / B 156 mm / D  
    Gewicht:  340 gr 
    Seiten:  206 
    Illustration:  schwarz-weiss Illustrationen, Tabellen, schwarz-weiss 
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    Inhalt:
    Reinforcement learning (RL) is a framework for decision making in unknown environments based on a large amount of data. Several practical RL applications for business intelligence, plant control, and gaming have been successfully explored in recent years. Providing an accessible introduction to the field, this book covers model-based and model-free approaches, policy iteration, and policy search methods. It presents illustrative examples and state-of-the-art results, including dimensionality reduction in RL and risk-sensitive RL. The book provides a bridge between RL and data mining and machine learning research.

      



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