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《强化学习(第2版)》英文版

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简介:
本书是强化学习领域的经典教材,全面介绍了该领域的重要概念、算法和技术。新版中增加了最新研究成果和应用实例。 《强化学习》(第2版)是Sutton老爷子的经典之作,在强化学习领域具有重要的导论性地位。该书从基本思想出发,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核心概念和方法,并通过大量实例帮助读者理解问题建模的过程及算法细节。

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客服
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  • 2)》
    优质
    本书是强化学习领域的经典教材,全面介绍了该领域的重要概念、算法和技术。新版中增加了最新研究成果和应用实例。 《强化学习》(第2版)是Sutton老爷子的经典之作,在强化学习领域具有重要的导论性地位。该书从基本思想出发,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核心概念和方法,并通过大量实例帮助读者理解问题建模的过程及算法细节。
  • :入门》2018年2及2015年中译本
    优质
    本书为《强化学习:入门》2018年第2版及其2015年的中文翻译版本,提供了对强化学习理论和方法的全面介绍。 《强化学习导论》第二版(2018年),作者为Richard S. Sutton和Andrew G. Barto,是该领域最权威的著作之一。此外,还有2015年的中文翻译版本。
  • 题解答.zip
    优质
    本书为《强化学习》第二版的配套资料,提供了书中所有习题的答案与解析,帮助读者深入理解和掌握强化学习的相关理论和实践技巧。 第二版答案并非第一版的替代品,从第二章到第十二章的内容只有这么多。
  • CCNA指南(
    优质
    《CCNA学习指南(第七版)》英文原版是针对思科认证网络协会助理(CCNA)考试的专业教材,全面覆盖了最新的网络技术知识与实践技能。 《CCNA学习指南》第七版(英文版)是一本原汁原味的英文教材,对参加Cisco认证考试CCNA非常有帮助。
  • Sutton《题解答.rar
    优质
    本资源包含Sutton《强化学习》第二版的所有章节习题详细解答,适合深入理解强化学习理论与实践的研究者和学生使用。 关于强化学习Sutton第二版的习题答案可以参考相关资料进行学习和理解。如果有需要进一步探讨或解答的问题,建议查阅学术论坛、书籍或者联系学校教师获取帮助。
  • Python手册45
    优质
    《Python学习手册》第4版中文版基于英文版第5版编写,全面介绍了Python编程语言的核心内容和最新特性。 Python是一种广泛使用的高级编程语言,以其易读性、简洁性和丰富的库支持而闻名。《Python学习手册》是初学者和进阶者的重要参考资料,帮助他们掌握这门强大的语言。本压缩包包含的是该书的第四版中文版和第五版英文版,提供了全面的学习资源,适合不同背景的读者。 第四版中文版专为中文读者设计,使学习者能够更好地理解Python的核心概念和语法。此版本通常会涵盖基础知识,如变量、数据类型(整数、浮点数、字符串和布尔值)、控制流(if语句、for循环和while循环)、函数、模块和包的使用以及面向对象编程的基本原理。此外,它可能还会讲解异常处理、文件操作、正则表达式等进阶主题,以帮助读者构建坚实的Python编程基础。 第五版英文版则是针对最新版本的Python(可能是3.x)进行更新的,可能会包含第四版中没有的新特性,例如新的字典和集合操作、改进的字符串处理功能、上下文管理器、生成器表达式以及异步IO编程等。这个版本将帮助读者了解Python的最新发展动态,并在实际项目中应用最新的技术。 学习这两个版本可以让你从中文解释中建立起基础,然后通过阅读英文版来扩展视野,适应国际化的编程环境。对比两个版本之间的差异,也是理解Python语言演进过程的一个好方法。 在学习过程中,你可能会遇到以下知识点: 1. **基本语法**:包括缩进规则、注释、变量声明及赋值和数据类型转换。 2. **控制结构**:if条件语句、for和while循环以及break和continue语句。 3. **函数**:定义函数、参数传递、默认参数与可变参数,以及lambda表达式。 4. **模块与包**:导入使用外部模块及创建组织自己的模块和包。 5. **面向对象编程**:类的定义、对象的创建销毁、继承多态封装等特性。 6. **异常处理**:try-except块自定义异常以及finally语句的应用。 7. **文件操作**:打开关闭文件,读写操作及使用文件对象的方法。 8. **列表元组字典集合**:这些数据结构的操作和使用如切片遍历增删改查等。 9. **字符串处理**:格式化、正则表达式的应用以及文本处理库(re与string模块)的使用。 10. **函数式编程**:map filter reduce等高阶函数的应用及生成器的使用。 11. **上下文管理器**:with语句和自定义上下文管理器的方法。 12. **异步编程**:协程asyncio库的理解与应用,掌握异步IO模型。 通过深入学习这两个版本的手册,你不仅可以熟练掌握Python编程技能,还能为参与更复杂的项目或进一步深造打下坚实的基础。无论你是编程新手还是有一定经验的开发者,《Python学习手册》都将是你提升Python技能的重要资源。
  • 导论》新
    优质
    《强化学习导论》新版文字版全面更新了经典教材的内容,深入浅出地介绍了强化学习的基本概念、算法和应用,是相关领域学者与从业者的理想参考书。 《强化学习导论》最新版
  • 统计基础(·
    优质
    《统计学习基础(英文版·第二版)》全面介绍了统计学习的核心概念与方法,包括回归、分类及模型选择等内容,是相关领域的经典教材。 《统计学习的基础》是统计学领域的一本权威著作,在经过多年的应用与研究后获得了广泛的认可。该书全面介绍了从监督学习到非监督学习的各种统计方法,并强调了对概念的理解而非复杂的数学推导,对于数据挖掘、机器学习以及生物信息学等领域的研究人员同样具有重要价值。 书中还探讨了统计学与其他领域如数据挖掘、机器学习和生物信息学之间的联系与区别。这些学科虽然用词不同,但共享着许多基础理论框架,帮助读者更好地理解各种算法和技术背后的原理。 随着大数据时代的到来,计算能力和信息技术的进步产生了海量的数据资源,涉及医学、生物学、金融等多个行业。这催生了新的统计工具以及数据挖掘和机器学习等新兴领域的发展需求。 书中介绍了多种重要的学习方法,包括神经网络、支持向量机、分类树及Boosting算法,并首次全面讨论了后者。新版本中还增加了图形模型、随机森林、集成方法等多种新颖主题如最小角回归和Lasso路径算法的介绍。 本书作者之一Trevor Hastie 和 Robert Tibshirani 是斯坦福大学统计学教授,他们在广义加性模型及RS-PLUS软件环境方面做出了重要贡献。Hastie还发明了主曲线与曲面方法;而Robert Tibshirani提出了Lasso方法,并参与开发了自助法技术。 Jerome Friedman 则是多种数据挖掘工具的共同开发者,包括CART(分类和回归树)、MARS(多元自适应回归样条)等。这些算法被广泛应用于预测与分类任务中。 此外,《统计学习的基础》还讨论了处理“宽数据”时的方法论问题,涵盖多测试及假发现率等内容,在生物信息学领域尤为实用。 书中强调理论知识的实际应用价值,并通过丰富的实例和色彩插图来增强理解力。三位作者——Trevor Hastie、Robert Tibshirani 和 Jerome Friedman ——凭借他们各自的研究成果对统计学及相关领域的进步做出了重要贡献,使得本书成为学习这些学科不可或缺的参考书目之一。 综上所述,《统计学习的基础》不仅为读者提供了坚实的理论基础,也通过丰富的实例和最新研究成果展示了其在机器学习及其他相关领域中的广泛应用。
  • 关于
    优质
    本文献深入探讨了强化学习领域的最新进展与挑战,涵盖理论分析、算法创新及实际应用,旨在为研究者和从业者提供全面指导。 本段落基于技术分析原则提出了一种人工智能模型,该模型采用自适应网络模糊推理系统(ANFIS)并结合强化学习(RL),用作非套利算法交易系统。这种新型智能交易系统能够识别主要趋势的变化以进行交易和投资决策。它利用RL框架动态确定动量和移动平均线的周期,并通过使用ANFIS-RL适时调整周期来解决预测延迟问题,以此作为判断何时买入(LONG)或卖出(SHORT)的最佳时间点的参考。当应用于一组股票时,可以形成一种“顺势而为”的简单形式。这些是基础股价波动中的特征提取方式,提供了一种基于周期进行交易的学习框架。初步实验结果令人鼓舞:首先,在误差和相关性方面,该模型优于DENFIS 和 RSPOP;其次,在为期13年的五只美国股票的测试交易中,所提出的交易系统比市场平均表现高出约50个百分点。
  • 导论中 导论中 Reinforcement Learning An Introduction 中.
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    《强化学习导论》是由理查德·S·萨顿和安德烈·巴托合著的一本经典著作,本书的中文版为读者提供了深入理解强化学习理论与应用的重要途径。 《强化学习导论》(Reinforcement Learning: An Introduction)是一本介绍强化学习基础概念和技术的书籍。这本书为读者提供了关于如何通过奖励机制来训练智能体在环境中做出决策的知识,是研究者和实践者理解这一领域的重要资源之一。书中不仅涵盖了基本理论,还包含了最新的研究成果和发展趋势,适合各个层次的学习者阅读。