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（日）杉山将著；高阳等译2019 年出版188 页ISBN：9787111622451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.....
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机器学习实践指南 案例应用解析
麦好著2016 年出版526 页ISBN：9787111540212全书分为准备篇、基础篇、统计分析实战和机器学习实战篇。由于目前出版的机器学习大多偏重理论，这对机器学习类书籍的读者带来了极大的挑战，抽象的理论加上成堆的数学公式将大量渴求学习的人们挡在了门外。针...
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精通机器学习 基于R 第2版
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学习记忆与机器学习实验原理
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机器学习导论 原书第3版
（土耳其）埃塞姆·阿培丁著；范明译2016 年出版356 页ISBN：9787111521945本书是关于机器学习这一主题内容全面的教科书，涵盖了通常在机器学习导论中并不包括的广泛题材。对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、维度归约、聚类...
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多智能体机器学习 强化学习方法
H.M.Schwartz2017 年出版185 页ISBN：9787111569602本书主要介绍了多智能体机器人强化学习的相关内容。全书共6章，首先介绍了几种常用的监督式学习方法，在此基础上，介绍了单智能体强化学习中的学习结构、值函数、马尔科夫决策过程、策略迭代、时间差分学习、Q学...
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