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Statistical Reinforcement Learning

Modern Machine Learning Approaches

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 game players 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 RLm. The book provides a bridge between RL and data mining and machine learning research.
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Beschreibung

Produktdetails


Einband gebundene Ausgabe
Seitenzahl 206
Erscheinungsdatum 05.06.2015
Sprache Englisch
ISBN 978-1-4398-5689-5
Verlag Taylor & Francis
Maße (L/B/H) 164/241/16 mm
Gewicht 438
Abbildungen 114 black & white illustrations, 3 black & white tables
Verkaufsrang 6.195
Buch (gebundene Ausgabe, Englisch)
77,48
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