Statistical Reinforcement Learning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
杉山将（Masashi Sugiyama） 东京大学教授，研究兴趣为机器学习与数据挖掘的理论、算法和应用。2007年获得IBM学者奖，以表彰其在机器学习领域非平稳性方面做出的贡献。2011年获得日本信息处理协会颁发的Nagao特别研究员奖，以及日本文部科学省颁发的青年科学家奖，以表彰其对机器学习密度比范型的贡献。
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具体描述
读后感
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...
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用户评价
统计视角看机器学习，主要是对作者所做的工作和相关领域进行总结。重点着墨在近似方法和sample reuse。非包罗万象，薄薄一本也可说是内容丰富。大部分章节写的清楚易懂，需要有背景知识。
评分统计视角看机器学习，主要是对作者所做的工作和相关领域进行总结。重点着墨在近似方法和sample reuse。非包罗万象，薄薄一本也可说是内容丰富。大部分章节写的清楚易懂，需要有背景知识。
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