Bandit Algorithms

Langue : anglais

Edité par Cambridge University Press, GB, 2020

1108486827 / 9781108486828

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Decision-making in the face of uncertainty is a significant challenge in machine learning, and the multi-armed bandit model is a commonly used framework to address it. This comprehensive and rigorous introduction to the multi-armed bandit problem examines all the major settings, including stochastic, adversarial, and Bayesian frameworks. A focus on both mathematical intuition and carefully worked proofs makes this an excellent reference for established researchers and a helpful resource for graduate students in computer science, engineering, statistics, applied mathematics and economics. Linear bandits receive special attention as one of the most useful models in applications, while other chapters are dedicated to combinatorial bandits, ranking, non-stationary problems, Thompson sampling and pure exploration. The book ends with a peek into the world beyond bandits with an introduction to partial monitoring and learning in Markov decision processes.

N° de réf. du vendeur LU-9781108486828

Titre
Bandit Algorithms
Auteur
Csaba Szepesvári, Tor Lattimore
Éditeur
Cambridge University Press, GB
Année de publication
2020
État de l'article
New
Reliure
Hardback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
1108486827
ISBN à 13 chiffres
9781108486828
Poids de l'article
1 070 grammes

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