Mathematical Foundations Of Reinforcement Learning
Les 10 meilleurs produits en mai 2025
Dernière mise à jour :
25 mai 2025
Springer Nature
Mathematical Foundations of Reinforcement Learning
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Springer
Advances in Computational Intelligence and Learning: Methods and Applications
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Chapman and Hall/CRC
Foundations of Reinforcement Learning with Applications in Finance
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Princeton University Press
Patterns, Predictions, and Actions: Foundations of Machine Learning (English Edition)
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now publishers Inc
Model-Based Reinforcement Learning: A Survey
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now publishers Inc
Reinforcement Learning, Bit by Bit
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Independently published
Q-Learning: Mathematical Foundations and Applications
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Aritma
Aritma - CALCULDINGO GS/CE2 - Jeu de Cartes Éducatif dès 5 ans - 12 Jeux d'Aditions et Soustractions - Consolider les Acquis en Calcul Mental - 2 à 4 joueurs - 15 min - Version Française
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#8
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▲ Montrer moins
JEU ÉDUCATIF DE CALCUL : Aritma Calculodingo GS-CE2 propose 12 jeux de cartes pour aider les enfants à maîtriserles mathématiques avec les additions et les soustractions.
CONSOLIDER LES ACQUIS DE CALCUL MENTAL : Idéal pour renforcer et consolider les compétences en calcul mental mathématiques des élèves de Grande Section à CE2.
VARIÉTÉ DE JEUX : Comprend 12 jeux différents pour varier les activités et maintenir l'intérêt des enfants tout en les aidant à développer leurs compétences mathématiques.
POUR 2 À 4 JOUEURS : Parfait pour des sessions en famille, en classe ou entre amis, ce jeu peut accueillir de 2 à 4 joueurs, rendant chaque partie interactive et engageante.
IDÉE CADEAU DÈS 5 ANS : Adapté aux enfants dès 5 ans, Calculodingo propose des activités conformes à leur niveau scolaire pour un apprentissage progressif et efficace. Chaque partie dure entre 10 et 15 minutes, idéal pour des sessions de jeu rapides et fréquentes qui maintiennent l'attention des enfants.
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now publishers Inc
Risk-Sensitive Reinforcement Learning Via Policy Gradient Search
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#9
Springer
Artificial Intelligence: 17th Russian Conference, RCAI 2019, Ulyanovsk, Russia, October 21–25, 2019, Proceedings (Communications in Computer and Information Science Book 1093) (English Edition)
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#10
foundations of machine learning
fundamentals of reinforcement learning