作者：（荷）马可·威宁（Marco Wiering），马丁·范·奥特罗（Martijn van Otterlo） 出版：北京：机械工业出版社 页数：464    ✅ 真实服务 非骗流量  ❤️ 出版时间：2018.07 （求助前请核对清楚） 求助编号：9144500660 （学习资料 勿作它用） 求助格式：PDF（无水印/扫描版）我要投诉 重要说明：求助即说明同意《文件求助条款》   Word/doc、ePubb、mobi、PPT、TXT

    • 本书共有19章，分为六大部分，详细介绍了强化学习中各领域的基本理论和新进展，内容包括：MDP、动态规划、蒙特卡罗方法、批处理强化学习、TD学习、Q学习、策略迭代的小二乘法、迁移学习、贝叶斯强化学习、、一阶逻辑MDP、层次式强化学习、演化计算、预测性定义状态表示、去中心化的部分可观察MDP、博弈论和多学习器强化学习等内容，并阐述强化学习与心理和神经科学、游戏领域、机器人领域的关系和应用，后提出未来发展趋势及研究热点问题，有助于年轻的研究者了解整个强化学习领域，发现新的研究方向。本书适合作为高等院校机器学习相关课程的参考书，也可作为人工智能领域从业技术人员的参考用书。

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