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强化学习 · 电子书 ·
2019 年 10 月 25 日
新书分享：强化学习最新书稿《强化学习导论》（Reinforcement Learning An Introduction）第二版出炉
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强化学习导论第二版全新出炉。本书，由麻省理工大学出版社出版，预计于11月开印。它的电子版目前已经被作者公开，让我们可以在出版前，抢先阅读。

下载链接:https://pan.baidu.com/s/1BMy9seCGx_SlTHZRhpfdlA 密码:ka1a

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https://mitpress.mit.edu/books/reinforcement-learning-second-edition
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强化学习（RL）是机器学习的一个领域，与软件代理应如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的概念有关。除了监督学习和非监督学习外，强化学习是三种基本的机器学习范式之一。 强化学习与监督学习的不同之处在于，不需要呈现带标签的输入/输出对，也不需要显式纠正次优动作。相反，重点是在探索（未知领域）和利用（当前知识）之间找到平衡。 该环境通常以马尔可夫决策过程（MDP）的形式陈述，因为针对这种情况的许多强化学习算法都使用动态编程技术。经典动态规划方法和强化学习算法之间的主要区别在于，后者不假设MDP的确切数学模型，并且针对无法采用精确方法的大型MDP。

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