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CAL 0120182506306
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@ a978-7-111-60022-0@ dCNY119.00
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@ a强化学习@ Aqiang hua xue xi@ f(荷) 马可·威宁, 马丁·范·奥特罗编著@ F( he ) ma ke· wei ning , ma ding· fan· ao te luo bian zhu@ d= Reinforcement learning state-of-the-art@ fMarco Wiering, Martijn Van Otterlo@ g赵地 ... [等] 译@ zeng
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@ a北京@ c机械工业出版社@ d2018.06
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@ aXXI, 464页@ c图@ d26cm
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@ a智能科学与技术丛书@ Azhi neng ke xue yu ji shu cong shu
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@ a由Springer授权出版
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@ a马可·威宁, 荷兰格罗宁根大学人工智能和认知工程系副教授。马丁·范·奥特罗, 荷兰奈梅亨大学认知人工智能小组的一员。
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@ a有书目和索引
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@ a本书共有19章, 分为六大部分, 详细介绍了强化学习中各领域的基本理论和最新进展, 内容包括: MDP、动态规划、蒙特卡罗方法、批处理强化学习、TD学习、Q学习、策略迭代的最小二乘法、迁移学习、贝叶斯强化学习、一阶逻辑MDP、层次式强化学习、演化计算、预测性定义状态表示、去中心化的部分可观察MDP、博弈论和多学习器强化学习等内容。
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@ 12001 @ a智能科学与技术丛书
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@ a河南城建学院图书馆@ dTP181@ eW498@ f1
强化学习/(荷) 马可·威宁, 马丁·范·奥特罗编著= Reinforcement learning state-of-the-art/Marco Wiering, Martijn Van Otterlo/赵地 ... [等] 译.-北京：机械工业出版社，2018.06 XXI, 464页：图；26cm.-(智能科学与技术丛书) ISBN 978-7-111-60022-0：CNY119.00 本书共有19章, 分为六大部分, 详细介绍了强化学习中各领域的基本理论和最新进展, 内容包括: MDP、动态规划、蒙特卡罗方法、批处理强化学习、TD学习、Q学习、策略迭代的最小二乘法、迁移学习、贝叶斯强化学习、一阶逻辑MDP、层次式强化学习、演化计算、预测性定义状态表示、去中心化的部分可观察MDP、博弈论和多学习器强化学习等内容。 ●
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1
1409404
214094040
自科库301/301自科库 39排2列4层/
[索取号:TP181/W498]
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