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Online Learning Methods for Networking

Cem Tekin, Mingyan Liu
Livre broché | Anglais | Foundations and Trends(r) in Networking | n° 25
79,95 €
+ 159 points
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Description

This monograph provides a tutorial on a family of sequential learning and decision problems known as the multi-armed bandit problems. In such problems, any decision serves the purpose of exploring or exploiting or both. This balancing act between exploration and exploitation is characteristic of this type of "learning-on-the-go" problem, in which we have to instantaneously apply what we have learned so far, even as we continue to learn. The authors give an in-depth introduction to the technical aspects of the theory of decision-making technologies. The range is comprehensive and covers topics that have applications in many networking systems. These include Recommender systems, Ad Placement systems, the smart grid, and clinical trials. Online Learning Methods for Networking is essential reading for students working in networking and machine learning. Designers of many network-based systems will find it a valuable resource for improving their technology.

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
144
Langue:
Anglais
Collection :
Tome:
n° 25

Caractéristiques

EAN:
9781601989161
Date de parution :
19-01-15
Format:
Livre broché
Format numérique:
Trade paperback (VS)
Dimensions :
156 mm x 234 mm
Poids :
213 g

Les avis