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• 200 1_ |a 强化学习 |A qiang hua xue xi |f 余欣航编著

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2024

• 215 __ |a xii, 267页 |c 图 |d 26cm

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 本书详细介绍了强化学习的理论推导、算法细节。全书共12章, 包括强化学习概述、马尔可夫决策过程、退化的强化学习问题、环境已知的强化学习问题、基于价值的强化学习算法、基于策略的强化学习算法、AC型算法、基于模型的强化学习算法等相关知识。本书系统性强、概念清晰, 内容简明通俗。除了侧重于理论推导, 本书还提供了许多便于读者理解的例子, 以及大量被实践证明有效的算法技巧, 旨在帮助读者进一步了解强化学习领域的相关知识, 提升其现实中的工程能力。

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |x 算法 |x 研究

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 余欣航 |A yu xin hang |4 编著

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20240718

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