Python强化学习实战

书籍简介:

强化学习是一种重要的机器学习方法，在智能体及分析预测等领域有许多应用。本书共13章，主要包括强化学习的各种要素，即智能体、环境、策略和模型以及相应平台和库；Anaconda、Docker、OpenAI Gym、Universe和TensorFlow等安装配置；马尔可夫链和马尔可夫过程及其与强化学习问题建模之间的关系，动态规划的基本概念；蒙特卡罗方法以及不同类型的蒙特卡罗预测和控制方法；时间差分学习、预测、离线/在线策略控制等；多臂赌博机问题以及相关的各种探索策略方法；深度学习的各种基本概念和RNN、LSTM、CNN等神经网络；深度强化学习算法DQN，以及双DQN和对抗网络体系结构等改进架构；DRQN以及DARQN；A3C网络的基本工作原理及架构；策略梯度和优化问题；最后介绍了强化学习的最新进展以及未来发展。

书籍规格:

书籍详细信息
书名	Python强化学习实战站内查询相似图书
丛书名	机器学习系列
ISBN	9787111612889 如需购买下载《Python强化学习实战》pdf扫描版电子书或查询更多相关信息，请直接复制isbn,搜索即可全网搜索该ISBN
出版地	北京	出版单位	机械工业出版社
版次	1版	印次	1
定价(元)	69.0	语种	简体中文
尺寸	24 × 19	装帧	平装
页数	225	印数	4000

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书籍信息归属:

Python强化学习实战是机械工业出版社于2018.11出版的中图分类号为 TP311.561 的主题关于 软件工具－程序设计 的书籍。