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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

ISBN及定价:

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

载体形态项:

11,188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:

(日) 杉山将 著

个人次要责任者:

高阳

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

中图法分类号:

TP18

版本附注:

由Taylor & Francis出版集团旗下,CRC出版公司授权出版

出版发行附注:

本书限中国大陆发行

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。

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