Python强化学习：算法、核心技术与行业应用
埃内斯·比尔金
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埃内斯·比尔金
本书使用受现实世界商业和行业问题启发的实际示例来讲授强化学习技术的相关知识。本书分为四部分：第一部分涵盖强化学习的必要背景，包括定义、数学基础和强化学习解决方案的概述；第二部分深入介绍最先进的强化学习算法（规模化的深度Q-学习、基于策略的方法、基于模型的方法、多智能体强化学习等），包括每种算法的优缺点；第三部分介绍强化学习中的高级技术，包括机器教学、泛化和域随机化、元强化学习等主题，还涵盖强化学习中有助于改进模型的各种高级主题；第四部分讲解强化学习的各种应用，例如自主系统、供应链管理、营销和金融、智慧城市与网络安全等，并讨论强化学习领域的一些挑战及未来方向。学完本书，你将掌握如何训练和部署自己的强化学习智能体来解决强化学习问题。
本书代码：https://github.com/PacktPublishing/Mastering-Reinforcement-Learning-with-Python 本书仅适合作为导读，涉及的范围足够广泛，但泛泛而谈，特别是后半部分没有具体深入展开。 后半段多数内容需要查阅文中引用的参考文献（博客、论文、github等）才能真正了解，作者会非常直白的让你自己去看文献…… 第6章DQN介绍了Ray和RLlib库的使用，之后的所有代码都是用Ray和RLlib，导致代码量非常少，根本没有深入代码讲解原理…… 第一次遇到这样一本书，需要花很多时间去看它的参考文献，如果不看它的参考文献，真的感觉什么都没说😂