Книги з теми "Markov decision theory"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-50 книг для дослідження на тему "Markov decision theory".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте книги для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
Chang, Hyeong Soo. Simulation-Based Algorithms for Markov Decision Processes. 2nd ed. London: Springer London, 2013.
Знайти повний текст джерелаUlrich, Rieder, and SpringerLink (Online service), eds. Markov Decision Processes with Applications to Finance. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2011.
Знайти повний текст джерелаKoole, G. M. Monotonicity in Markov reward and decision chains: Theory and applications. Boston: Now Publishers, 2007.
Знайти повний текст джерелаFeinberg, Eugene A. Handbook of Markov Decision Processes: Methods and Applications. Boston, MA: Springer US, 2002.
Знайти повний текст джерелаChing, Wai-Ki. Markov Chains: Models, Algorithms and Applications. 2nd ed. Boston, MA: Springer US, 2013.
Знайти повний текст джерелаMarkov chain Monte Carlo: Stochastic simulation for Bayesian inference. London: Chapman & Hall, 1997.
Знайти повний текст джерелаGamerman, Dani. Markov chain Monte Carlo: Stochastic simulation for Bayesian inference. London: Chapman & Hall, 1997.
Знайти повний текст джерелаRachev, Svetlozar T. Bayesian Methods in Finance. New York: John Wiley & Sons, Ltd., 2008.
Знайти повний текст джерелаT, Rachev S., ed. Bayesian methods in finance. Hoboken, N.J: Wiley, 2008.
Знайти повний текст джерелаFreitas, Lopes Hedibert, ed. Markov chain Monte Carlo: Stochastic simulation for Bayesian inference. 2nd ed. Boca Raton: Taylor & Francis, 2006.
Знайти повний текст джерелаGibbs, Alison. Bounding convergence time of the Gibbs sampler in Bayesian image restoration. Toronto: University of Toronto, Dept. of Statistics, 1998.
Знайти повний текст джерела1947-, Gianola Daniel, ed. Likelihood, Bayesian and MCMC methods in quantitative genetics. New York: Springer-Verlag, 2002.
Знайти повний текст джерела1955-, Lucas Peter, Gámez José A, and Salmerón Antonio, eds. Advances in probabilistic graphical models. Berlin: Springer, 2007.
Знайти повний текст джерелаPetrescu, Ion. Psihosociologia eficienței economice. Bucureși: Editura Academiei Române, 1991.
Знайти повний текст джерелаContinuoustime Markov Decision Processes Theory And Applications. Springer, 2009.
Знайти повний текст джерелаChang, Hyeong Soo, Michael C. Fu, and Jiaqiao Hu. Simulation-Based Algorithms for Markov Decision Processes. Springer, 2013.
Знайти повний текст джерелаSimulation-Based Algorithms for Markov Decision Processes. Springer London, Limited, 2013.
Знайти повний текст джерелаChang, Hyeong Soo, Michael C. Fu, and Jiaqiao Hu. Simulation-Based Algorithms for Markov Decision Processes. Springer London, Limited, 2015.
Знайти повний текст джерелаChang, Hyeong Soo, Michael C. Fu, Jiaqiao Hu, and Steven I. Marcus. Simulation-Based Algorithms for Markov Decision Processes. Springer London, Limited, 2010.
Знайти повний текст джерелаHernández-Lerma, Onésimo, and Xianping Guo. Continuous-Time Markov Decision Processes: Theory and Applications. Springer, 2012.
Знайти повний текст джерелаHernandez-Lerma, Onesimo, and Xianping Guo. Continuous-Time Markov Decision Processes: Theory and Applications. Springer, 2010.
Знайти повний текст джерелаBäuerle, Nicole, and Ulrich Rieder. Markov Decision Processes with Applications to Finance. Springer, 2011.
Знайти повний текст джерелаYue, Wuyi, and Qiying Hu. Markov Decision Processes with Their Applications. Springer, 2010.
Знайти повний текст джерелаFink, Gernot A. A. Markov Models for Pattern Recognition: From Theory to Applications. Springer, 2016.
Знайти повний текст джерелаMarkov Models For Pattern Recognition From Theory To Applications. Springer London Ltd, 2014.
Знайти повний текст джерелаFrühwirth-Schnatter, Sylvia. Finite Mixture and Markov Switching Models. Springer New York, 2010.
Знайти повний текст джерелаFinite Mixture and Markov Switching Models. Springer, 2006.
Знайти повний текст джерелаNg, Michael K., Wai-Ki Ching, Ximin Huang, and Tak-Kuen Siu. Markov Chains: Models, Algorithms and Applications. Springer, 2013.
Знайти повний текст джерелаNg, Michael K., and Wai-Ki Ching. Markov Chains: Models, Algorithms and Applications. Springer, 2010.
Знайти повний текст джерелаNg, Michael K., and Wai-Ki Ching. Markov Chains: Models, Algorithms and Applications. Springer, 2006.
Знайти повний текст джерелаNg, Michael K., Wai-Ki Ching, Ximin Huang, and Tak-Kuen Siu. Markov Chains: Models, Algorithms and Applications. Springer, 2015.
Знайти повний текст джерелаKoole, Ger. Monotonicity in Markov Reward and Decision Chains: Theory and Applications (Foundations and Trends in Stochastic Systems). Now Publishers Inc, 2007.
Знайти повний текст джерелаS, Kendall W., Liang F. 1970-, and Wang J. S. 1960-, eds. Markov chain Monte Carlo: Innovations and applications. Singapore: World Scientific, 2005.
Знайти повний текст джерелаMarkov chain Monte Carlo: Innovations and applications. Singapore: World Scientific, 2006.
Знайти повний текст джерелаHernandez-Lerma, Onesimo, and Xianping Guo. Continuous-Time Markov Decision Processes: Theory and Applications (Stochastic Modelling and Applied Probability Book 62). Springer, 2009.
Знайти повний текст джерелаYue, Wuyi, and Qiying Hu. Markov Decision Processes with Their Applications (Advances in Mechanics and Mathematics). Springer, 2007.
Знайти повний текст джерелаFabozzi, Frank J., Svetlozar T. Rachev, John S. J. Hsu, and Biliana S. Bagasheva. Bayesian Methods in Finance (Frank J. Fabozzi Series). Wiley, 2008.
Знайти повний текст джерелаLopes, Hedibert F., and Dani Gamerman. Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Second Edition. Taylor & Francis Group, 2006.
Знайти повний текст джерелаMarkov Chain Monte Carlo: Innovations And Applications (Lecture Notes Series, Institute for Mathematical Sciences, N) (Lecture Note). World Scientific Publishing Company, 2005.
Знайти повний текст джерелаRodriguez, Abel, and Athanasios Kottas. Bayesian Nonparametric Mixture Models: Methods and Applications. Taylor & Francis Group, 2023.
Знайти повний текст джерелаTatarinova, Tatiana V., and Alan Schumitzky. Nonlinear Mixture Models: A Bayesian Approach. Imperial College Press, 2015.
Знайти повний текст джерелаLopes, Hedibert F., and Dani Gamerman. Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Second Edition. Taylor & Francis Group, 2006.
Знайти повний текст джерелаCongdon, Peter. Bayesian Models for Categorical Data. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2005.
Знайти повний текст джерелаCongdon, Peter. Bayesian Models for Categorical Data. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2007.
Знайти повний текст джерелаCongdon, Peter. Bayesian Models for Categorical Data. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2005.
Знайти повний текст джерелаCongdon, Peter. Bayesian Models for Categorical Data. Wiley & Sons Australia, Limited, John, 2006.
Знайти повний текст джерелаBayesian Models for Categorical Data. Wiley, 2005.
Знайти повний текст джерелаSorensen, Daniel, and Daniel Gianola. Likelihood, Bayesian and MCMC Methods in Quantitative Genetics. Springer, 2007.
Знайти повний текст джерелаLucas, Peter, José A. Gámez, and Antonio Salmerón Cerdan. Advances in Probabilistic Graphical Models. Springer London, Limited, 2007.
Знайти повний текст джерелаLucas, Peter, José A. Gámez, Various, and Antonio Salmerón Cerdan. Advances in Probabilistic Graphical Models. Springer, 2010.
Знайти повний текст джерела