强化学习算法入门实战 机器学习中的分类和回归人工智能丛书 python深度学习机器学习大模型 强化学习的数学原理教程 自 从“平均值计算”开始的强化学习算法入门书
本书读者对象：大中专院校计算机、人工智能相关专业学生，对机器学习、强化学习算法感兴趣的程序员。 ● 本书从初高中学生都熟悉的 平均值计算 的角度出发，简单易懂地解释复杂的强化学习原理。 ● 使用常见的例子（多臂老虎机问题和网格世界问题）对各种算法进行比较，使它们的特点更易理解。 ● 对于强化学习的核心算法，提供了Python 3和MATLAB两种类型的代码。执行代码，可直观理解 原理 公式 程序 这一系列流程。
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（1）知识覆盖全面，内容新颖独特，涵盖基于模型的算法、无模型方法、深度Q-学习、策略梯度和多智能体强化学习等算法以及国际前沿研究和热点方向。 （2）侧重基本概念和基础知识，总结提炼强化学习和深度强化学习的理论研究。 （3）重点突出在OpenAI Gym工具包下使用PyTorch和TensorFlow框架的深度强化学习算法。 （4）详尽分析特定场景领域的数学建模和理论推导过程，理论讲解深入浅出，应用实例简洁易懂，源代码清晰易理解。 （5）适合作为大学生的教材以及工程师的参考书籍。在有限篇幅内系统精炼地阐明基本理论、方法，辅以典型的理论分析、实例和相关程序，化繁为简，便于学习和认知。
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