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题名/责任者:

统计强化学习:现代机器学习方法/(日) 杉山将著 高阳等译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2019.05

ISBN及定价:

978-7-111-62245-1/CNY79.00

载体形态项:

XI, 188页:图;26cm

并列正题名:

Statistical reinforcement learning:modern machine learning approaches

其它题名:

现代机器学习方法

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

杉山将 (Sugiyama, Masashi) 著

个人次要责任者:

高阳 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

由Taylor & Francis出版集团旗下CRC出版公司授权出版

书目附注:

有书目 (第183-188页)

提要文摘附注:

本书将统计学习和强化学习相结合, 对强化学习函数估计中的基函数设计、样本重用以及策略搜索、模型估计等做了深入浅出的介绍。全书共11章, 分为四部分: 第一部分 (第1章) 介绍了强化学习的基本知识 ; 第二部分 (第2-6章) 介绍了模型无关策略迭代的知识 ; 第三部分 (第7-9章) 介绍了模型无关策略搜索的知识 ; 第四部分 (第10-11章) 介绍了基于模型的强化学习。本书适合从事人工智能和机器学习研究和应用的专家学者、技术人员、研究生阅读。

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