Reinforcement Learning 在线电子书 图书标签: 机器学习  强化学习  人工智能  AI  Reinforcement  计算机科学  增强学习  计算机   

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future

这本书真是写得很一般，很多问题都没太讲清楚，条理也乱糟糟的，Sutton自己上课讲课都不是按书里的思路来。习题问得模棱两可，不明就里。

介绍性较强,实用性不够,是把整个RL历史和所有的算法都介绍了一遍,但实际上Q-learning已经占据统治地位,前面的两章算是铺垫. 要看实际的例子和代码还是去看 AI- modern approach.

第一章写历史的部分很有趣。后面的框架可以结合最新的进展看。

读的是second edition draft

这是一本极好的书，不仅能使你对强化学习有精确、透彻的理解，更能够提升你的思维层次。 接触人工智能领域6年多了，用过统计学习和深度学习做过一些项目。目前，David Silver的教学视频已经过完，这本书读到了第10章（第二版）。下面说一下个人浅陋的理解。 目前应用最广泛的监...

http://incompleteideas.net/book/the-book-2nd.html 有 第二版的 PDF(http://incompleteideas.net/book/bookdraft2018jan1.pdf) ，还有 Python 实现(https://github.com/ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction)。  

http://incompleteideas.net/book/the-book-2nd.html 有 第二版的 PDF(http://incompleteideas.net/book/bookdraft2018jan1.pdf) ，还有 Python 实现(https://github.com/ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction)。  

http://incompleteideas.net/book/the-book-2nd.html 有 第二版的 PDF(http://incompleteideas.net/book/bookdraft2018jan1.pdf) ，还有 Python 实现(https://github.com/ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction)。  

可以在线阅读，还不错的 我还没仔细读，先把网址公布出来，大家一起学习 http://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/ebook/the-book.html