类型：全国优秀出版社
成立时间：1982年10月
出版社特色：外文名:Publishing House of Electronics Industry
电子工业出版社
出版社信息：
出版社简介：
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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：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：对人工智能、机器学习领域有浓厚兴趣的专业人士，计算机科学、电子工程、统计学等专业的学生，以及对算法设计和应用感兴趣的工程师和研究人员
- TAG：统计学 / 编程 / 人工智能 / 算法 / 机器学习 / 理论与实践 / 神经网络 / 强化学习 / 优化算法
- 豆瓣评分：8.2
- 更新时间：2025-05-01 06:30:09
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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