Python强化学习实战:使用OpenAI Gym、TensorFlow和Keras【新华书店总店自营店】 正版图书 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
本书带领读者深入强化宁习算法的世界，并使用Fyth cn在不同用例中应用它们。其中涵盖了一些重要主题，例如策略样度算法和Q学习算法，并使用了TensorFlaw. Keras和OpenAl Gym框架。本书带领读者深入强化宁习算法的世界，并使用Fyth cn在不同用例中应用它们。其中涵盖了一些重要主题，例如策略样度算法和Q学习算法，并使用了TensorFlaw. Keras和OpenAl Gym框架。本书介绍了强化学习(RL)算法背后的理论及用于实现它们的代码。读占将依次学习CpenAl Gym的各类功能，从应用标准库，到创建白己的环境，再到掌掘如何构建龚化学习问题，从而能够研究、开发和部署基千强化学习的解决方案。
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JAVA11官方入门教程(第8版) [美]赫伯特·希尔特(Herbert Schildt)著 杜静 敖富江 译 清华大学 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 关注店铺可享店铺优惠
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本书带领读者深入强化学习算法的世界，并使用Python在不同用例中应用它们。其中涵盖了一些重要主题,例如策略梯度算法和Q学习算法，并使用了TensorFlow、 Keras和OpenAl Gym框架。 本书介绍了强化学习(RL)算法背后的理论及用于实现它们的代码。读者将依次学习OpenAl Gym的各类功能,从应用标准库，到创建自己的环境，再到掌握如何构建强化学习问题，从而能够研究、开发和部署基于强化学习的解决方案。
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Keras深度神经网络 快速掌握更新的Python深度学习知识，拥有基于Keras开发企业级深度学习解决方案的实践经验。
学习Keras深度神经网络 《Keras深度神经网络》重点使用Keras和Python，以数学和编程方式帮助你学习、理解和实现深度神经网络；并在实际业务案例的引导下，讲述如何采用端到端的方法开发 回归 和 分类 监督学习算法。 学习本书后，读者将全面掌握深度学习的基本原理，并拥有基于Keras开发企业级深度学习解决方案的实践经验。 图书结构： 第I部分：讲述深度学习的基础知识，探讨深度学习与机器学习的区别，介绍可选的深度学习框架以及Keras生态系统。 第II部分：剖析可通过深度神经网络和监督学习算法求解的实际业务问题；采用流行的Kaggle数据集，列举一个 回归 案例和一个 分类 案例。 第III部分：介绍有趣且富有挑战性的 超参数调优 ，帮助读者进一步改进模型来构建可靠的深度学习应用；还探讨你需要进一步掌握的深度学习知识，并介绍一些热点深度
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