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成立时间：
出版社特色：
中国工信出版集团 电子工业出版社
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强化学习（第2版）书籍相关信息
- ISBN：9787121295164
- 作者：【加】Richard S. Sutton（理查德·桑顿） / 【美】Andrew G. Barto（安德鲁·巴图） 著 / 俞凯 等
- 出版社：中国工信出版集团 电子工业出版社
- 出版时间：2019-9
- 页数：548页
- 价格：168.00元
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：平装
- 开本：暂无开本
- 语言：暂无语言
- 丛书：智源人工智能丛书
- 原作名：Reinforcement Learning: An Introduction Second edition
- 适合人群：适合对机器学习和人工智能感兴趣的程序员、数据科学家、计算机科学学生、算法工程师以及对现代智能系统开发有浓厚兴趣的专业人士。
- TAG：计算机科学 / 人工智能 / 自动化 / 算法 / 机器学习 / 程序设计 / 强化学习
- 豆瓣评分：8.2
- 更新时间：2025-05-14 04:40:40
内容简介：
《强化学习（第2版）》作为强化学习思想的深度解剖之作，被业内公认为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发，深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法，并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。
《强化学习（第2版）》适合所有对强化学习感兴趣的读者阅读、收藏。
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