强化学习：原理与Python实现中文版怎么样?最新电子版百度云下载
本书理论完备，涵盖主流经典强化学习算法和深度强化学习算法；实战性强，基于Python、Gym、TensorFlow 2、AlphaZero等构建，配套代码与综合案例。全书共12章，主要内容如下。
第1章：介绍强化学习的基础知识与强化学习环境库Gym的使用，并给出完整的编程实例。
第2～9章：介绍强化学习的理论知识。以Markov决策过程为基础模型，覆盖了所有主流强化学习理论和算法，包括资格迹等经典算法和深度确定性梯度策略等深度强化学习算法。所有章节都提供了与算法配套的Python程序，使读者完全掌握强化学习算法的原理与应用。
第10～12章：介绍了多个热门综合案例，包括电动游戏、棋盘游戏和自动驾驶。算法部分涵盖了在《自然》《科学》等权威期刊上发表的多个深度强化学习明星算法。
作者简介:
肖智清 强化学习一线研发人员，清华大学工学博士，现就职于全球知名投资银行。擅长概率统计和机器学习，近5年发表SCI/EI论文十余篇，是多个顶级期刊和会议审稿人。在国内外多项程序设计和数据科学竞赛上获得冠军。
目录:
第1章 初识强化学习 1
第2章 Markov决策过程 16
第3章 有模型数值迭代 37
第4章 回合更新价值迭代 54
第5章 时序差分价值迭代 76
第6章 函数近似方法 101
第7章 回合更新策略梯度方法 125
第8章 执行者/评论者方法 139
第9章 连续动作空间的确定性策略 172
第10章 综合案例：电动游戏 188
第11章 综合案例：棋盘游戏 200
第12章 综合案例：自动驾驶 226
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