Statistical Reinforcement Learning pdf epub mobi txt 電子書 下載2025
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具體描述
著者簡介
杉山將（Masashi Sugiyama） 東京大學教授，研究興趣為機器學習與數據挖掘的理論、算法和應用。2007年獲得IBM學者奬，以錶彰其在機器學習領域非平穩性方麵做齣的貢獻。2011年獲得日本信息處理協會頒發的Nagao特彆研究員奬，以及日本文部科學省頒發的青年科學傢奬，以錶彰其對機器學習密度比範型的貢獻。
圖書目錄
讀後感
总的来说，这本书层次框架较清晰，翻译的也很不错。但是介绍的强化学习算法较老，较偏统计，当然这和本书主题非常靠近。 另外，介绍的算法也较少，包括Tabular Method, Dynamic Programing都没有介绍，像比较新的DPG,DDPG,PPO之类的也没有介绍。不过本书的目的介绍RL的一个简要...
評分总的来说，这本书层次框架较清晰，翻译的也很不错。但是介绍的强化学习算法较老，较偏统计，当然这和本书主题非常靠近。 另外，介绍的算法也较少，包括Tabular Method, Dynamic Programing都没有介绍，像比较新的DPG,DDPG,PPO之类的也没有介绍。不过本书的目的介绍RL的一个简要...
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用戶評價
統計視角看機器學習，主要是對作者所做的工作和相關領域進行總結。重點著墨在近似方法和sample reuse。非包羅萬象，薄薄一本也可說是內容豐富。大部分章節寫的清楚易懂，需要有背景知識。
评分統計視角看機器學習，主要是對作者所做的工作和相關領域進行總結。重點著墨在近似方法和sample reuse。非包羅萬象，薄薄一本也可說是內容豐富。大部分章節寫的清楚易懂，需要有背景知識。
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