书籍介绍
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。
图书目录
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