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學習如何在編寫高性能python程序和算法中使用數據結構這篇關于數據結構和算法的實用介紹可以幫助每一個想要編寫更高效軟件的程序員。本書以Robert Lafore基于java的傳奇指南為基礎，幫助學生準確理解數據結構和算法是如何運行的。您將學習如何用非常流行的Python語言有效地應用它們，并擴展您的代碼以應對當今的大數據挑戰。在整個過程中，作者關注現實世界的例子，用直觀的交互式可視化交流關鍵思想，并將復雜性和數學限制在提高性能所需的范圍內。他們逐步介紹了數組、排序、堆棧、隊列、鏈表、遞歸、二叉樹、2-3-4樹、哈希表、空間數據結構、圖等等。它們的代碼示例和插圖非常清晰，即使你是一個接近初學者，或者你有使用其他過程或面向對象語言的經驗，你也可以理解它們。

• 培養核心的計算機科學技能，使你不僅僅是“寫代碼”
• 了解數據結構如何使程序(和程序員)更高效
• 了解數據組織和算法如何影響您使用當前和未來計算資源的能力
• 開發可以在任何語言中使用的數據結構實現技能
• 為每個編程問題選擇最佳的數據結構和算法，并認識到應該避免哪些
• 《Python中的數據結構與算法》包含了大量的示例、復習問題、個人和團隊練習、思維實驗和較長的編程項目。它是自學和課堂設置的理想選擇，既可以作為主要文本，也可以作為更正式的演示的補充。

本書介紹使用Python, PyTorch和TensorFlow來進行深度強化學習實戰

//www.barnesandnoble.com/w/practical-deep-reinforcement-learning-with-python-ivan-gridin/1141794632

關鍵特性：

接觸著名的RL技術，包括蒙特卡洛、深度Q -學習、策略梯度和角色關鍵。 使用TensorFlow和PyTorch進行強化學習項目的實踐經驗。 一切都是簡潔的，最新的，并以簡化的數學直觀解釋。

描述

強化學習是人工智能的一個迷人分支，它在幾個方面不同于標準的機器學習。在不可預測的環境中適應和學習是這個項目的一部分。強化學習在現實世界中有許多應用，包括醫療、賭博、人類模仿活動和機器人。

這本書介紹讀者強化學習從實用主義的觀點。這本書確實涉及數學，但它不試圖使讀者負擔過重，誰是強化學習領域的初學者。

這本書在許多實際學習中給讀者帶來了許多創新的方法，包括蒙特卡洛、深度Q -學習、策略梯度和角色關鍵方法。在你詳細了解這些技術的同時，本書還提供了使用TensorFlow和PyTorch強大功能的這些方法和技術的真實實現。這本書涵蓋了一些誘人的項目，展示了強化學習的力量，更不用說一切都是簡潔的，最新的，直觀的解釋。

讀完這本書，讀者將對現代強化學習及其應用有一個全面、直觀的了解，這將極大地幫助他們深入研究強化學習這個有趣的領域。

你會學到什么

熟悉強化學習和深度強化學習的基礎知識。 使用Python和Gym框架對外部環境進行建模。 應用經典Q學習、蒙特卡洛、策略梯度和湯普森抽樣技術。 探索TensorFlow和PyTorch來實踐深度強化學習的基礎知識。 使用特定的技術為特定的問題設計一個智能體。

這本書是給誰的

這本書是為機器學習工程師，深度學習狂熱者，AI軟件開發人員，數據科學家，和其他渴望學習并將強化學習應用于正在進行的項目的數據專業人員編寫的。機器學習的專業知識是沒有必要的;但是，要求熟練掌握Python。

強化學習是人工智能中一個強大的工具，其中虛擬或物理代理學習優化他們的決策，以實現長期目標。在某些情況下，這種機器學習方法可以節省程序員的時間，超越現有的控制器，達到超人的性能，并不斷適應不斷變化的條件。這本書認為，這些成功表明強化學習可以成功地應用于許多不同的情況，包括機器人控制、股票交易、供應鏈優化和工廠控制。

然而，強化學習傳統上僅限于虛擬環境或模擬環境中的應用，在這些環境中已經提供了設置。此外，實驗可以完成幾乎無限次的嘗試無風險。在許多現實生活任務中，使用強化學習并不像(1)數據沒有正確的形式;(2)數據稀缺，(3)自動化在現實世界中有局限性。

因此，這本書是寫來幫助學者，領域專家，和數據愛好者一樣理解的基本原則，應用強化學習到現實世界的問題。這是通過將重點放在使用實際示例和將標準數據建模為所需的正確形式，然后應用基本智能體的過程來實現的。為了進一步幫助讀者獲得對這些方法的深入和接地氣的理解，本書展示了完整的手工計算示例，以及如何用代碼以更自動化的方式實現這一點。

對于對強化學習作為解決方案感興趣但不精通的決策者，本書在介紹和案例研究部分包括簡單的、非技術的例子。這些提供了強化學習的背景，以及在實踐中應用它的挑戰和風險。具體來說，這些部分闡述了強化學習和其他機器學習方法的區別，以及知名公司如何成功地使用這種方法解決他們的問題。

//www.morganclaypool.com/doi/abs/10.2200/S01170ED1V01Y202202AIM052

本書使用Python向人們介紹編程和算法思維。它非常關注經典算法，但它也提供了一個堅實的理解基本算法解決問題的技術。

本書以高度可讀的方式處理了編程和計算機科學中一些最重要和最具挑戰性的領域。它涵蓋了算法理論和編程實踐，演示了如何在實際的Python程序中反映理論。

介紹了Python語言中內置的知名算法和數據結構，并向用戶展示了如何實現和評估其他算法。

如果你是一個Python愛好者，并希望學習關于算法設計和分析的Python方法所需的一切，這本書正是你所需要的。

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。

這本教科書是關于計算機科學的。它也是關于Python的。然而，還有更多。算法和數據結構的研究是理解計算機科學的核心。學習計算機科學與學習其他困難的學科沒有什么不同。要想成功，唯一的方法就是有意識地、不斷地接觸基本思想。初學計算機的科學家需要實踐，以便在繼續學習課程中較復雜的部分之前有一個徹底的了解。此外，初學者需要獲得成功的機會和獲得信心。本教材旨在作為數據結構和算法的第一門課程的教材，通常作為計算機科學課程的第二門課程教授。雖然第二門課程被認為比第一門課程更高級，但本書假設你是這個水平的初學者。您可能還在努力學習第一門計算機科學課程的一些基本思想和技能，但已經準備好進一步探索這一學科并繼續實踐解決問題的方法。我們將介紹抽象數據類型和數據結構、編寫算法和解決問題。我們將研究大量數據結構，并解決出現的經典問題。你在這里學到的工具和技術將會在你繼續學習計算機科學的過程中不斷地被應用。

《Python機器學習經典實例（影印版 英文版）》這本實用指南提供了近200則完整的攻略，可幫助你解決日常工作中可能遇到的機器學習難題。如果你熟悉Python以及包括pandas和scikit-learn在內的庫，那么解決一些特定問題將不在話下，比如數據加載、文本處理、數值數據、模型選擇、降維以及諸多其他主題。

　　每則攻略中都包含代碼，你可以將其復制并粘貼到實驗數據集中，以確保代碼的確有效。你可以插入、組合、修改這些代碼，從而協助構建你自己的應用程序。攻略中還包括相關的討論，對解決方案給出了解釋并提供有意義的上下文。

　　《Python機器學習經典實例（影印版 英文版）》在理論和概念之外提供了構造實用機器學習應用所需的具體細節。

//www.oreilly.com/library/view/machine-learning-with/9781491989371/

如果您是用Python編程的新手，并且正在尋找可靠的介紹，那么這本書就是為您準備的。由計算機科學教師開發，在“為絕對初學者”系列叢書通過簡單的游戲創造教授編程的原則。您將獲得實際的Python編程應用程序所需的技能，并將了解如何在真實場景中使用這些技能。在整個章節中，你會發現一些代碼示例來說明所提出的概念。在每一章的結尾，你會發現一個完整的游戲，展示了這一章的關鍵思想，一章的總結，以及一系列的挑戰來測試你的新知識。當你讀完這本書的時候，你將非常精通Python，并且能夠將你所學到的基本編程原理應用到你要處理的下一種編程語言。

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。