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Qing Zhao

Multi-Armed Bandits

Theory and Applications to Online Learning in Networks

Buch

Multi-armed bandit problems pertain to optimal sequential decision making and learning in unknown environments.Since the first bandit problem posed by Thompson in 1933 for the application of clinical trials, bandit problems have enjoyed lasting attention from multiple research communities and have found a wide range of applications across diverse domains. This book covers classic results and recent development on both Bayesian and frequentist bandit problems. We start in Chapter 1 with a brief overview on the history of bandit problems, contrasting the two schools-Bayesian and frequentis -of approaches and highlighting foundational results an… Mehr

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Produktdetails


Weitere Autoren: Srikant, R. (Hrsg.)
  • ISBN: 978-1-62705-638-0
  • EAN: 9781627056380
  • Produktnummer: 33213425
  • Verlag: Morgan & Claypool Publishers
  • Sprache: Englisch
  • Erscheinungsjahr: 2019
  • Seitenangabe: 166 S.
  • Masse: H23.5 cm x B19.1 cm x D0.9 cm 323 g
  • Abbildungen: Paperback
  • Gewicht: 323

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