决策用强化与系统性机器学习 [印度] 巴拉格·库尔卡尼 (Parag Kulkarni) 机械工业出版社 PDF电子教材 PDF电子书 大学教材电子版 电子课本 网盘下载【高清原版 非扫描版】

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图书简介:

机器学习是人工智能领域中一个极其重要的研究方向。 强化学习是机器学习中的一个重要分支。 作为解决序贯优化决策的有效方法, 强化学习有效地应用于计算科学、 自动控制、 机器人技术等各个领域。当前, 强化学习的核心任务是提高学习效率, 本书就是针对此问题展开的。 第 1 章介绍系统概念和增强机器学习, 它建立了一个突出的相同的机器学习系统范例; 第 2 章将更多关注机器学习的基本原理和多视角学习; 第 3 章关于强化学习; 第 4 章处理机器学习系统和模型建立的问题;决策推理等重要的部分将在第 5 章展开; 第 6 章讨论了自适应机器学习;第 7 章讨论了多视角和全局系统性机器学习; 第 8 章讨论了增量学习的需要和知识表示; 第 9 章处理了知识增长方面的问题; 第 10 章讨论了学习系统的建立。

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