Hands-On Reinforcement Learning with Python

If you're a machine learning developer or deep learning enthusiast interested in artificial intelligence and want to learn about reinforcement learning from scratch, this book is for you. Some knowledge of linear algebra, calculus, and the Python programming language will help you understand the concepts covered in this book.

这是一本关于强化学习的全面指南，主要面向那些对人工智能和机器学习感兴趣的读者。这本书不仅详细介绍了强化学习的基本概念和算法，还通过实际案例和Python代码示例，帮助读者理解和应用这些概念。 在这本书中，作者首先介绍了强化学习的主体与环境的交互过程，以及动作与奖励的关联，帮助读者理解强化学习的本质。接着，作者深入探讨了确定性环境与随机环境，全局可观测环境与部分可观测环境，以及策略的决策方式分类等概念，帮助读者理解强化学习的环境模型和策略选择。 书中还详细介绍了循环神经网络(RNNs) 和深度强化学习中的DQN算法，帮助读者理解如何利用深度学习方法来处理强化学习中的序列数据和Q函数估计问题。此外，作者还介绍了多臂老虎机(MAB)定义与问题，Policy Gradients，以及想象力的核心组件等概念，帮助读者理解强化学习中的探索-利用困境和策略优化方法。 在介绍完基础知识后，作者通过多个实际案例，如强化学习在游戏领域的应用，强化学习在各领域的应用情况，以及多臂老虎机(MAB)定义与问题等，展示了强化学习的应用范围和应用方式。这些案例不仅帮助读者理解强化学习的应用，还为读者提供了实践