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Introduction to Reinforcement Learning (2nd Edition)

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简介：
本书为读者提供了强化学习的全面介绍，涵盖了理论基础、算法设计及应用实例，适合初学者和有经验的研究者参考。第二版更新了最新研究成果和技术进展。 《强化学习：增强学习》第二版的PDF版本适合自学使用。

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  • Introduction to Reinforcement Learning (2nd Edition)
    优质
    本书为读者提供了强化学习的全面介绍，涵盖了理论基础、算法设计及应用实例，适合初学者和有经验的研究者参考。第二版更新了最新研究成果和技术进展。 《强化学习：增强学习》第二版的PDF版本适合自学使用。
     
  • Reinforcement Learning: An Introduction (2nd Edition) Solutions
    优质
    本书为《强化学习：入门》（第二版）一书提供的解答手册，涵盖了解决相关练习题和问题的详细方法与步骤。 Sutton的《强化学习》第二版的答案可能不是由作者亲自提供的，仅供参考，但仍然很有帮助。
     
  • Reinforcement Learning (2nd Edition) - Richard S. Sutton.pdf
    优质
    《Reinforcement Learning》第二版由Richard S. Sutton撰写，全面介绍了强化学习理论与应用，是该领域的权威参考书。 《强化学习（第2版）》英文版被业内公认为是强化学习基础理论的经典著作，深入浅出地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法以及同轨离轨策略等基本概念和方法，并通过大量实例帮助读者理解问题建模过程及核心算法细节。
     
  • 《强化学习（Introduction to Reinforcement Learning, 中文版）》
    优质
    本书为《Reinforcement Learning: An Introduction》的中文译本，系统介绍了强化学习的基本概念、算法及应用，适合人工智能领域的研究者和爱好者阅读。 由于官方翻译版本已经发布，本项目将不定期进行更新维护。 请参考并使用官方发布的中文译本：《Reinforcement Learning: An Introduction》（第二版）。 该项目是针对书籍《强化学习导论》（第二版）的中文翻译工作，旨在帮助对强化学习感兴趣的读者更好地理解和交流。目前提供在线阅读地址，并附有英文原版链接供参考。 当前翻译进度如下： - 第二版前言 - 第一版前言 - 符号说明 - 第1章（初步翻译与校对） - 第2章（初步翻译完成） - 第3章至第17章均处于初步翻译阶段
     
  • Introduction to Reinforcement Learning.pdf
    优质
    本PDF介绍强化学习的基础概念与算法，涵盖马尔可夫决策过程、Q学习、策略梯度等核心内容，适合初学者入门。 《Reinforcement Learning An Introduction》一书于2017年11月出版，共有445页。
     
  • Solution Manual for Introduction to Fourier Optics 2nd Edition by Goodman
    优质
    《Introduction to Fourier Optics》第二版解决方案手册由Goodman编写，提供了该光学经典教材中练习题的详细解答，是深入理解傅里叶光学原理的重要参考书。 Introduction to Fourier Optics, 2nd Edition by Goodman provides a comprehensive exploration of the principles and applications of Fourier optics. This book is widely regarded as an essential resource for students and professionals in the field of optical science.
     
  • Seismology Introduction - 2nd Edition
    优质
    《地震学导论》第二版全面介绍了地球内部结构、地震波传播及地震监测和预测方法，适合地质与地球物理专业学生及研究人员阅读。 这本书为研究生或高年级本科生提供了一门易于理解且简洁的地震理论入门课程。它清晰地解释了基本概念，并强调直观的理解而非冗长的推导过程。
     
  • Software Testing Introduction, 2nd Edition
    优质
    本书为《软件测试导论》第二版，全面介绍了软件测试的基本概念、方法和技术，适合初学者及中级读者深入理解并掌握软件测试的核心知识。 《软件测试》第二版是一本全面介绍软件测试理论与实践的书籍。本书深入浅出地讲解了如何有效地进行软件质量保证，并提供了多种实用的技术和方法来帮助读者理解和应用这些概念。书中不仅包含了基础理论知识，还详细介绍了最新的行业标准和技术趋势，使读者能够掌握当前市场上所需的技能。
     
  • 深度强化学习入门（Introduction to Deep Reinforcement Learning by Shenglin Zhang...）
    优质
    本书《深度强化学习入门》由Shenglin Zhang撰写，旨在为初学者提供深入浅出的学习材料，帮助读者理解并掌握深度强化学习的基本概念、算法及应用。 《强化学习入门》（Introduction to Deep Reinforcement Learning）由Shenglin Zhao在中文大学讲授。
     
  • Introduction to Probabilistic Machine Learning
    优质
    《Introduction to Probabilistic Machine Learning》是一本介绍基于概率论的机器学习方法和模型的基础读物，适合初学者入门。书中涵盖了贝叶斯理论、高斯过程等内容，并提供实用示例帮助理解。 Probabilistic Machine Learning-An Introduction 这本书或资料介绍了概率机器学习的基本概念和方法。它为读者提供了一个理解如何在不确定性环境中进行预测和决策的框架，并涵盖了从基础的概率理论到高级的主题模型、贝叶斯非参数等内容。通过该书，读者可以掌握构建基于数据驱动的概率模型的能力，这些模型能够处理复杂的数据结构并应用于各种实际问题中。