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- 010 __ |a 978-7-111-62245-1 |d CNY79.00
- 099 __ |a CAL 012019084761
- 100 __ |a 20190528d2019 em y0chiy50 ea
- 200 1_ |a 统计强化学习 |A tong ji qiang hua xue xi |e 现代机器学习方法 |d = Statistical reinforcement learning |e modern machine learning approaches |f (日) 杉山将著 |g 高阳译 |z eng
- 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2019
- 215 __ |a XI, 188页 |c 图 |d 26cm
- 225 2_ |a 智能科学与技术丛书 |A zhi neng ke xue yu ji shu cong shu
- 306 __ |a 由Taylor & Francis出版集团旗下CRC出版公司授权,仅限中国大陆地区销售
- 320 __ |a 有书目 (第183-188页)
- 330 __ |a 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。
- 410 _0 |1 2001 |a 智能科学与技术丛书
- 510 1_ |a Statistical reinforcement learning |e modern machine learning approaches |z eng
- 517 1_ |a 现代机器学习方法 |A xian dai ji qi xue xi fang fa
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- 701 _0 |a 杉山将 |A shan shan jiang |4 著
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- 801 _0 |a CN |b SHNU |c 20190701
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