1、封面介绍

2、出版时间

2025年5月

3、内容介绍

《强化学习基础、原理与应用》循序渐进地讲解了使用Python语言实现强化学习的核心算法开发的知识，内容涵盖了数据处理、算法、大模型等知识，并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的使用方法和使用流程。全书共分为17章，主要内容包括强化学习基础、马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、Q-Iearning与贝尔曼方程、时序差分学习和SARSA算法、DQN算法、DDQN算法、竞争DQN算法、REINFORCE算法、Actor-Critic算法、PPO算法、TRPO算法、连续动作空间的强化学习、值分布式算法、基于模型的强化学习、多智能体强化学习实战：Predator-Prey游戏及自动驾驶系统。该书内容简洁而不失技术深度，以极简的文字介绍了复杂的案例，易于阅读和理解。

《强化学习基础、原理与应用》适用于已经了解Python语言基础语法的读者，想进一步学习强化学习、机器学习、深度学习及相关技术的读者，还可作为大专院校相关专业的师生用书和培训机构的教材使用。

4、推荐理由

强化学习是一种机器学习的方法，强调学习如何通过与环境的互动来做出决定。《强化学习基础、原理与应用》主要讲解了如何使用Python语言实现强化学*开发的知识，内容涵盖数据处理、算法和大模型等，在讲解这些核心技术的同时，还通过具体实例的实现过程，演练了各个知识点的使用方法，以此来加深读者对核心技术的理解。通过该书的学习，读者将能掌握强化学习的基本概念、常用算法和开发技术，从而能够更好地应用强化学习技术来解决实际问题。

5、作者简介

张百珂，计算机硕士，前百度云研发工程师，在大规模机器学习、深度学习、数据搜索、行业垂直应用、研发管理等领域拥有丰富经验。在企业智能化转型、业务线上化经营，拥有丰富的大规模搜索架构、个性化推荐架构、机器学习系统架构经验和技术团队管理经验。现在从事与城市大数据中心的开发和建设工作，将深度学习运用到数字经济利领域。

6、下载链接

本电子书可以提供下载，下载方式请移步：http://www.hbase.cn/archives/1147.html