Data-driven Generation of Policies

Sprache: Englisch

Verlag: Springer New York Jan 2014, 2014

1493902733 / 9781493902736

Serie: Buch 110 von 322 - SpringerBriefs in Computer Science

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This Springer Brief presents a basic algorithm that provides a correct solution to finding an optimal state change attempt, as well as an enhanced algorithm that is built on top of the well-known trie data structure. It explores correctness and algorithmic complexity results for both algorithms and experiments comparing their performance on both real-world and synthetic data. Topics addressed include optimal state change attempts, state change effectiveness, different kind of effect estimators, planning under uncertainty and experimental evaluation. These topics will help researchers analyze tabular data, even if the data contains states (of the world) and events (taken by an agent) whose effects are not well understood. Event DBs are omnipresent in the social sciences and may include diverse scenarios from political events and the state of a country to education-related actions and their effects on a school system. With a wide range of applications in computer science and the social sciences, the information in this Springer Brief is valuable for professionals and researchers dealing with tabular data, artificial intelligence and data mining. The applications are also useful for advanced-level students of computer science. 60 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verkäufers 9781493902736

Titel
Data-driven Generation of Policies
Autor
Austin Parker
Verlag
Springer New York Jan 2014
Veröffentlichungsjahr
2014
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
1493902733
ISBN-13
9781493902736
Artikelgewicht
108 Gramm
Abmessungen
235x155x4 mm
Serie
Buch 110 von 322: SpringerBriefs in Computer Science

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