书目详细信息
： 统计强化学习:现代机器学习方法
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-111-62245-1:CNY79.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi jpn |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 统计强化学习/.(日)杉山将(Masashi Sugiyama)著/.高阳等译 |
| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2019.05 |
| 载体形态项： | 11,188页:;+图:;+26cm |
| 丛编项： | 智能科学与技术丛书 |
| 提要文摘： | 本书将统计学习和强化学习相结合，对强化学习函数估计中的基函数设计、样本重用以及策略搜索、模型估计等做了深入浅出的介绍。全书共11章，分为四部分：第一部分(第1章)介绍了强化学习的基本知识；第二部分(第2-6章)介绍了模型无关策略迭代的知识；第三部分(第7-9章)介绍了模型无关策略搜索的知识；第四部分(第10-11章)介绍了基于模型的强化学习。本书适合从事人工智能和机器学习研究和应用的专家学者、技术人员、研究生阅读。 |
| 并列题名： | Statistical reinforcement learning eng |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 中图分类： | TP18 |
| 个人名称等同： | 杉山将 (日) (Sugiyama, Masashi) 著 |
| 个人名称次要： | 高阳 译 |
| 记录来源： | CN CDT 20190605 |