强化学习：原理与Python实现
肖智清
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肖智清
全书分为三个部分。第壹部分了解强化学习应用，了解强化学习基本知识，搭建强化学习测试环境。该部分包括：强化学习的概况、强化学习简单示例、强化学习算法的常见思想、强化学习的应用、强化学习测试环境的搭建。第二部分介绍强化学习理论与深度强化学习算法。强化学习理论部分：Markov决策过程的数学描述、Monte Carlo方法和时序差分方法的数学理论；深度强化学习算法部分：详细剖析全部具有重要影响力的深度强化学习算法，结合TensorFlow实现源码。第三部分介绍强化学习综合应用案例。
B站十节课，不如几页书。学习学东西的话看书还是更快些。
理论比较详细也有推理过程，适合当教材或者面试准备。作者有GitHub账号，有详细的代码。是很不错的工具书。
这书写的像一本手册，而不是自学用的书，阅读体验非常差，看这书不如直接问gpt。
只是按照大纲整理资料而已，作为字典来翻翻还行。 从前言就知道作者这本书根本没有用心，内容上下文都懒得写。 看这书不如直接问GPT
比较全面。代码和算法思路清晰。奈何本人有些菜，还需要漫长时间来理解
我同学写的一本书，强化学习各个分支都讲到了，非常棒的一本书
别的书的代码部分看起来云山雾罩，这本书的代码部分很清晰，老师的代码功底非常扎实
Hinton拿了诺奖，Sutton拿了图灵奖，现在不学点新东西感觉跟不上时代了