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题名/责任者:

强化学习入门:基于Python/吴喜之，张敏编著

出版发行项:

北京:中国人民大学出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-300-31381-8/CNY49.00

载体形态项:

186页:图;26cm

丛编项:

基于Python的数据分析丛书

个人责任者:

吴喜之 编著

个人责任者:

张敏 编著

学科主题:

机器学习

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP181

中图法分类号:

TP311.561

责任者附注:

吴喜之，北京大学数学力学系本科毕业，北卡罗来纳大学统计学博士。中国人民大学统计学院教授，博士生导师。张敏，重庆工商大学讲师。

提要文摘附注:

本书概念准确、体系完整、案例全面，分为两部分，共六章。第一部分“强化学习基础与实践”共3章：(1）引言；(2）马尔科夫决策过程和动态规划；(3）各种机器学习算法及实例。第二部分“软件及一点教学”共3章：(1）Python基础；(2）PyTorch与深度学习；(3）回顾一点教学。

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