杉山将(Masashi Sugiyama) 东京大学教授,研究兴趣为机器学习与数据挖掘的理论、算法和应用。2007年获得IBM学者奖,以表彰其在机器学习领域非平稳性方面做出的贡献。2011年获得日本信息处理协会颁发的Nagao特别研究员奖,以及日本文部科学省颁发的青年科学家奖,以表彰其对机器学习密度比范型的贡献。
发表于2024-12-25
Statistical Reinforcement Learning 2024 pdf epub mobi 电子书
总的来说,这本书层次框架较清晰,翻译的也很不错。但是介绍的强化学习算法较老,较偏统计,当然这和本书主题非常靠近。 另外,介绍的算法也较少,包括Tabular Method, Dynamic Programing都没有介绍,像比较新的DPG,DDPG,PPO之类的也没有介绍。不过本书的目的介绍RL的一个简要...
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图书标签: 机器学习 强化学习 TML ML
统计视角看机器学习,主要是对作者所做的工作和相关领域进行总结。重点着墨在近似方法和sample reuse。非包罗万象,薄薄一本也可说是内容丰富。大部分章节写的清楚易懂,需要有背景知识。
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