MARC状态：订购 文献类型：中文图书 浏览次数：6
- 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,2023.3
- 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。
- 使用对象附注:
- 本书适用于数据科学类专业 (包括统计类专业) 的师生、实际工作者、机器学习开发人员和深度学习爱好者
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