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。
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。
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強化學習（RL）是機器學習的一個領域，與軟件代理應如何在環境中采取行動以最大化累積獎勵的概念有關。除了監督學習和非監督學習外，強化學習是三種基本的機器學習范式之一。
強化學習與監督學習的不同之處在于，不需要呈現帶標簽的輸入/輸出對，也不需要顯式糾正次優動作。相反，重點是在探索（未知領域）和利用（當前知識）之間找到平衡。
該環境通常以馬爾可夫決策過程（MDP）的形式陳述，因為針對這種情況的許多強化學習算法都使用動態編程技術。經典動態規劃方法和強化學習算法之間的主要區別在于，后者不假設MDP的確切數學模型，并且針對無法采用精確方法的大型MDP。
強化學習是人工智能中的一個強大工具，其中虛擬或物理智能體學習優化其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。它展示了在許多任務(REF)和機器人和自動駕駛汽車(REF)的自動化方法上的人類水平的性能。這本書認為，這些成功表明強化學習可以在許多不同的情況下成功采用，包括機器人控制、股票交易、供應鏈優化和工廠控制。然而，強化學習傳統上局限于虛擬環境或已經提供設置的模擬中的應用。此外，實驗可以完成幾乎無限的嘗試，沒有風險。在許多現實生活的任務中，應用強化學習并不簡單，因為(1)數據的形式不適合強化學習;(2)數據稀缺，(3)自動化在現實世界中有局限性。因此，本書旨在幫助學者、領域專家和數據愛好者理解在現實問題中應用強化學習的基本原則。這是通過關注將實際示例和將標準數據建模為應用基本代理所需的正確形式的過程來實現的。為了進一步幫助讀者獲得對這些方法的深入和基礎的理解，本書全面展示了手工計算的示例，然后介紹如何以更自動化的方式使用代碼實現這一點。對于決策者誰對強化學習作為解決方案感興趣，但不精通，這本書包括簡單的，非技術的例子在介紹和案例研究部分。這些提供了強化學習提供的內容，也提供了在實踐中應用它所面臨的挑戰和風險。具體來說，這些部分說明了強化學習和其他機器學習方法之間的區別，以及知名公司如何成功地使用這種方法解決他們的問題。
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這本創新的教科書為現代統計學課程提供了材料，將Python作為教學和實踐資源。根據多年的教學和在各種應用和工業背景下進行的研究，作者精心定制了文本，以提供理論和實際應用的理想平衡。全文包含了大量的示例和案例研究，并詳細說明了全面的Python應用程序。可以下載一個定制的Python包，學生可以復制這些示例并探索其他示例。
//link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-07566-7
文本的第一章著重于分析可變性，概率模型和分布函數。接下來，作者介紹了統計推理和自舉，以及幾個維度的可變性和回歸模型。然后，文本繼續覆蓋有限人口數量估計的抽樣和時間序列分析和預測，以兩章現代數據分析方法結束。每一章包括練習、數據集和應用程序來補充學習。
**《現代統計學:使用Python的計算機方法》**適用于一到兩個學期的高級本科或研究生課程。由于文本的基礎性質，它可以與任何課程中需要數據分析的課程結合，如數據科學、工業統計、物理和社會科學以及工程課程。研究人員、實踐者和數據科學家也會發現它是一個有用的資源，包含了大量的應用程序和案例研究。
另一本與此密切相關的教科書是《工業統計:使用Python的計算機方法》。它涵蓋了統計過程控制(包括多元方法)、實驗設計(包括計算機實驗)和可靠性方法(包括貝葉斯可靠性)等主題。這些教材可以單獨使用，也可以用于連續的課程。
mistat Python包可以在
在這本關于現代統計的書中，關于現代分析方法的最后兩章包含了目前非常流行的方法，特別是在機器學習中，如分類器、聚類方法和文本分析。但我也很欣賞前面的章節，因為我相信使用機器學習方法的人應該意識到它們嚴重依賴于統計方法。我非常欣賞基于作者長期經驗而得出的許多案例。它們對于更好地理解并應用書中介紹的方法非常有用。Python的使用符合當今最好的編程體驗。基于所有這些原因，我認為這本書也會有一個輝煌而有影響力的未來，我對作者們表示贊賞。”
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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。
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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。
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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
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本書由 Python pandas 項目創始人Wes McKinney 親筆撰寫，詳細介紹利用 Python 進行操作、處理、清洗和規整數據等方面的具體細節和基本要點。第 2 版針對 Python 3.6 進行全面修訂和更新，涵蓋新版的 pandas、NumPy、IPython 和 Jupyter，并增加大量實際案例，可以幫助你高效解決一系列數據分析問題。
本書最大的特點是通過介紹 Python 編程和用于數據處理的庫和工具環境，可以讓你成為一個數據分析專家。雖然本書的標題是“數據分析”，重點卻是 Python 編程、庫，以及用于數據分析的工具。這就是數據分析要用到的 Python 編程。
//index-of.es/Varios-2/Python%20for%20Data%20Analysis.pdf
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機器學習已經成為許多商業應用和研究項目中不可或缺的一部分，但這一領域并不僅限于擁有廣泛研究團隊的大公司。如果您使用Python，即使是初學者，這本書也會教你構建自己的機器學習解決方案的實用方法。今天，有了所有可用的數據，機器學習應用程序只受限于你的想象力。
您將學習使用Python和scikit-learn庫創建成功的機器學習應用程序所需的步驟。兩位作者安德烈亞斯?穆勒(Andreas Muller)和薩拉?圭多(Sarah Guido)關注的是使用機器學習算法的實踐層面，而不是背后的數學。熟悉NumPy和matplotlib庫將有助于您從本書獲得更多信息。
通過這本書，你會學到 :
- 機器學習的基本概念和應用
- 廣泛應用的機器學習算法的優缺點
- 如何表示機器學習處理過的數據，包括關注哪些數據方面
- 先進的模型評估和參數調整方法
- 用于鏈接模型和封裝工作流的管道概念
- 處理文本數據的方法，包括特定于文本的處理技術
- 提高機器學習和數據科學技能的建議
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本書涵蓋了這些領域中使用Python模塊演示的概率、統計和機器學習的關鍵思想。整本書包括所有的圖形和數值結果，都可以使用Python代碼及其相關的Jupyter/IPython Notebooks。作者通過使用多種分析方法和Python代碼的有意義的示例，開發了機器學習中的關鍵直覺，從而將理論概念與具體實現聯系起來。現代Python模塊(如panda、y和Scikit-learn)用于模擬和可視化重要的機器學習概念，如偏差/方差權衡、交叉驗證和正則化。許多抽象的數學思想，如概率論中的收斂性，都得到了發展，并用數值例子加以說明。本書適合任何具有概率、統計或機器學習的本科生，以及具有Python編程的基本知識的人。
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簡單易懂，讀起來很有趣，介紹Python對于初學者和語言新手都是理想的。作者Bill Lubanovic帶您從基礎知識到更復雜和更多樣的主題，混合教程和烹飪書風格的代碼配方來解釋Python 3中的概念。章節結尾的練習可以幫助你練習所學的內容。
您將獲得該語言的堅實基礎，包括測試、調試、代碼重用和其他開發技巧的最佳實踐。本書還向您展示了如何使用各種Python工具和開放源碼包將Python用于商業、科學和藝術領域的應用程序。
- 學習簡單的數據類型，以及基本的數學和文本操作
- 在Python的內置數據結構中使用數據協商技術
- 探索Python代碼結構，包括函數的使用
- 用Python編寫大型程序，包括模塊和包
- 深入研究對象、類和其他面向對象的特性
- 檢查從平面文件到關系數據庫和NoSQL的存儲
- 使用Python構建web客戶機、服務器、api和服務
- 管理系統任務，如程序、進程和線程
- 了解并發性和網絡編程的基礎知識
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