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基于模型的強化學習探索了一種全面而實用的強化學習方法。

強化學習是機器學習的一種基本范式，其中智能體執行動作以確保設備的最佳行為。雖然這種機器學習范式近年來獲得了巨大的成功和普及，但之前的學術要么專注于理論最優控制和動態規劃，要么專注于算法，其中大多數是基于仿真的。

//www.wiley.com/en-us/Model+Based+Reinforcement+Learning%3A+From+Data+to+Continuous+Actions+with+a+Python+based+Toolbox-p-9781119808572

基于模型的強化學習提供了一個基于模型的框架來連接這兩個方面，從而創建一個整體的處理基于模型的在線學習控制的主題。在這樣做的過程中，作者試圖為數據驅動控制開發一個基于模型的框架，將從數據中識別系統、基于模型的強化學習和最優控制等主題以及它們的應用聯系起來。這種評估經典結果的新技術將允許更有效的強化學習系統。本書的核心是提供一個端到端的框架——從設計到應用，更易于處理的基于模型的強化學習技術。

基于模型的強化學習讀者還會發現:

在數據驅動和基于學習的控制的研究生課程中使用的有用教科書，強調從數據建立動態系統的建模和控制 詳細比較不同技術的影響，如基本線性二次控制器、基于學習的模型預測控制、無模型強化學習和結構化在線學習

非完整動力學地面車輛和四足直升機的應用和案例研究 一個基于python的在線工具箱，與本書的內容以及必要的代碼和數據配套使用 基于模型的強化學習是大四本科生、研究生、研究助理、教授、過程控制工程師和機器人專家的有用參考。

《機器學習:理論與實踐》介紹了機器學習中最流行的方法。本書涵蓋了回歸(包括正則化)、基于樹的方法(包括隨機森林和增強樹)、人工神經網絡(包括卷積神經網絡)、強化學習和專注于聚類的無監督學習。主題以概念的方式以及必要的數學細節介紹。解釋清楚明了，用數字和例子加以說明。對于所討論的每一種機器學習方法，本書都提供了R編程語言的適當庫以及編程示例。 以一種適合高級本科生或剛開始學習的研究生，以及希望自學機器學習的數學和/或面向編程的個人的方式，提供了常用機器學習算法的易于閱讀的介紹。

涵蓋討論的機器學習算法的數學細節，以確保詳實的理解，使進一步的探索成為可能。 給出了合適的編程示例，從而確保對機器學習方法的概念、理論和實踐理解。這本書的目的主要是介紹機器學習的基本主題先進的本科生和開始研究生。題目的數量被控制在很小的范圍內，以便在一個學期或一個季度內涵蓋所有內容。在短時間內所能教授的內容范圍內，這些主題覆蓋得很深入。因此，這本書可以為學生閱讀高級書籍和研究論文提供基礎。

//www.routledge.com/Machine-Learning-Theory-and-Practice/Kalita/p/book/9780367433543

深度強化學習(Deep Reinforcement Learning, Deep RL)結合了深度學習和強化學習，人工智能體通過學習來解決順序決策問題。在過去的十年中，深度RL在一系列問題上取得了顯著的成果，從單人和多人游戲(如圍棋、Atari游戲和DotA 2)到機器人。

《深度強化學習基礎》是對深度學習的介紹，獨特地結合了理論和實現。它從直覺開始，然后仔細地解釋了深度RL算法的理論，討論了其伴生軟件庫SLM Lab中的實現，最后介紹了使深度RL工作的實際細節。 本指南對于熟悉基本機器學習概念并對Python有實際理解的計算機科學學生和軟件工程師都是理想的。

理解深度RL問題的每個關鍵方面 * 探索基于策略和價值的算法，包括REINFORCE、SARSA、DQN、Double DQN和優先體驗重放(PER) * 深入研究組合算法，包括actor - critical和近端策略優化(PPO) * 理解如何同步和異步并行算法 * 在SLM Lab中運行算法，學習深入RL工作的實際實現細節 * 探索調優超參數的算法基準測試結果 * 理解深度RL環境是如何設計的

//rl-book.com/

強化學習(RL)將成為未來10年人工智能領域最大的突破之一，使算法能夠從環境中學習以實現任意目標。這一令人興奮的發展避免了傳統機器學習(ML)算法中的限制。這本實用的書向數據科學和人工智能專業人士展示了如何通過強化學習，讓機器自己學習。

Winder研究的作者Phil Winder涵蓋了從基本的模塊到最先進的實踐。您將探索RL的當前狀態，關注工業應用，學習許多算法，并從部署RL解決方案到生產的專門章節中受益。這不是一本教譜; 不回避數學，并希望熟悉ML。

• 了解RL是什么，以及算法如何幫助解決問題
• 掌握RL的基本原理，包括馬爾可夫決策過程、動態規劃和時間差異學習
• 深入研究一系列的價值和策略梯度方法
• 運用先進的RL解決方案，如元學習、分層學習、多智能體和模仿學習
• 了解前沿的深度RL算法，包括Rainbow、PPO、TD3、SAC等
• 通過相應的網站獲得實際的例子

目錄內容： Preface

1. Why Reinforcement Learning?
2. Markov Decision Processes, Dynamic Programming, and Monte Carlo Methods
3. Temporal-Difference Learning, Q-Learning, and n-Step Algorithms
4. Deep Q-Networks
5. Policy Gradient Methods
6. Beyond Policy Gradients
7. Learning All Possible Policies with Entropy Methods
8. Improving How an Agent Learns
9. Practical Reinforcement Learning
10. Operational Reinforcement Learning
11. Conclusions and the Future A. The Gradient of a Logistic Policy for Two Actions B. The Gradient of a Softmax Policy

學習使用Python分析數據和預測結果的更簡單和更有效的方法

Python機器學習教程展示了通過關注兩個核心機器學習算法家族來成功分析數據，本書能夠提供工作機制的完整描述，以及使用特定的、可破解的代碼來說明機制的示例。算法用簡單的術語解釋，沒有復雜的數學，并使用Python應用，指導算法選擇，數據準備，并在實踐中使用訓練過的模型。您將學習一套核心的Python編程技術，各種構建預測模型的方法，以及如何測量每個模型的性能，以確保使用正確的模型。關于線性回歸和集成方法的章節深入研究了每種算法，你可以使用書中的示例代碼來開發你自己的數據分析解決方案。

機器學習算法是數據分析和可視化的核心。在過去，這些方法需要深厚的數學和統計學背景，通常需要結合專門的R編程語言。這本書演示了機器學習可以如何實現使用更廣泛的使用和可訪問的Python編程語言。

使用線性和集成算法族預測結果

建立可以解決一系列簡單和復雜問題的預測模型

使用Python應用核心機器學習算法

直接使用示例代碼構建自定義解決方案

機器學習不需要復雜和高度專業化。Python使用了更簡單、有效和經過良好測試的方法，使這項技術更容易為更廣泛的受眾所接受。Python中的機器學習將向您展示如何做到這一點，而不需要廣泛的數學或統計背景。

強化學習是一種學習范式，它關注于如何學習控制一個系統，從而最大化表達一個長期目標的數值性能度量。強化學習與監督學習的區別在于，對于學習者的預測，只向學習者提供部分反饋。此外，預測還可能通過影響被控系統的未來狀態而產生長期影響。因此，時間起著特殊的作用。強化學習的目標是開發高效的學習算法，以及了解算法的優點和局限性。強化學習具有廣泛的實際應用價值，從人工智能到運籌學或控制工程等領域。在這本書中，我們重點關注那些基于強大的動態規劃理論的強化學習算法。我們給出了一個相當全面的學習問題目錄，描述了核心思想，關注大量的最新算法，然后討論了它們的理論性質和局限性。

Preface ix Acknowledgments xiii Markov Decision Processes 1 Value Prediction Problems 11 Control 37 For Further Exploration 63 Further reading 63 Applications 63 Software 64 Appendix: The Theory of Discounted Markovian Decision Processes 65 A.1 Contractions and Banach’s fixed-point theorem 65 A.2 Application to MDPs 69 Bibliography 73 Author's Biography 89

題目：Applied Reinforcement Learning with Python With OpenAI Gym, Tensorflow, and Keras

深入研究強化學習算法，并通過Python將它們應用到不同的用例中。這本書涵蓋了重要的主題，如策略梯度和Q學習，并利用框架，如Tensorflow, Keras，和OpenAI Gym。

Python中的應用增強學習向您介紹了強化學習(RL)算法背后的理論和用于實現它們的代碼。您將在指導下了解OpenAI Gym的特性，從使用標準庫到創建自己的環境，然后了解如何構建強化學習問題，以便研究、開發和部署基于rl的解決方案。

你將學習：

• 用Python實現強化學習
• 使用AI框架，如OpenAI Gym、Tensorflow和Keras
• 通過云資源部署和培訓基于增強學習的解決方案
• 應用強化學習的實際應用

這本書是給誰看的： 數據科學家、機器學習工程師和軟件工程師熟悉機器學習和深度學習的概念。

地址：

//www.springerprofessional.de/en/applied-reinforcement-learning-with-python/17098944

目錄：

第1章 強化學習導論

在過去的一年里，深度學習技術的不斷擴散和發展給各個行業帶來了革命性的變化。毫無疑問，這個領域最令人興奮的部分之一是強化學習(RL)。這本身往往是許多通用人工智能應用程序的基礎，例如學習玩視頻游戲或下棋的軟件。強化學習的好處是，假設可以將問題建模為包含操作、環境和代理的框架，那么代理就可以熟悉大量的任務。假設,解決問題的范圍可以從簡單的游戲,更復雜的3d游戲,自動駕駛汽車教學如何挑選和減少乘客在各種不同的地方以及教一個機械手臂如何把握對象和地點在廚房柜臺上。

第二章 強化學習算法

讀者應該知道，我們將利用各種深度學習和強化學習的方法在這本書。然而，由于我們的重點將轉移到討論實現和這些算法如何在生產環境中工作，我們必須花一些時間來更詳細地介紹算法本身。因此，本章的重點將是引導讀者通過幾個強化學習算法的例子，通常應用和展示他們在使用Open AI gym 不同的問題。

第三章 強化學習算法:Q學習及其變體

隨著策略梯度和Actor-Critic模型的初步討論的結束，我們現在可以討論讀者可能會發現有用的替代深度學習算法。具體來說，我們將討論Q學習、深度Q學習以及深度確定性策略梯度。一旦我們了解了這些，我們就可以開始處理更抽象的問題，更具體的領域，這將教會用戶如何處理不同任務的強化學習。

第四章 通過強化學習做市場

除了在許多書中發現的強化學習中的一些標準問題之外，最好看看那些答案既不客觀也不完全解決的領域。在金融領域，尤其是強化學習領域，最好的例子之一就是做市。我們將討論學科本身，提出一些不基于機器學習的基線方法，然后測試幾種基于強化學習的方法。

第五章 自定義OpenAI強化學習環境

在我們的最后一章，我們將專注于Open AI Gym，但更重要的是嘗試理解我們如何創建我們自己的自定義環境，這樣我們可以處理更多的典型用例。本章的大部分內容將集中在我對開放人工智能的編程實踐的建議，以及我如何編寫這個軟件的建議。最后，在我們完成創建環境之后，我們將繼續集中精力解決問題。對于這個例子，我們將集中精力嘗試創建和解決一個新的視頻游戲。