杉山將(Masashi Sugiyama) 東京大學教授,研究興趣為機器學習與數據挖掘的理論、算法和應用。2007年獲得IBM學者奬,以錶彰其在機器學習領域非平穩性方麵做齣的貢獻。2011年獲得日本信息處理協會頒發的Nagao特彆研究員奬,以及日本文部科學省頒發的青年科學傢奬,以錶彰其對機器學習密度比範型的貢獻。
發表於2024-12-24
Statistical Reinforcement Learning 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
總的來說,這本書層次框架較清晰,翻譯的也很不錯。但是介紹的強化學習算法較老,較偏統計,當然這和本書主題非常靠近。 另外,介紹的算法也較少,包括Tabular Method, Dynamic Programing都沒有介紹,像比較新的DPG,DDPG,PPO之類的也沒有介紹。不過本書的目的介紹RL的一個簡要...
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圖書標籤: 機器學習 強化學習 TML ML
統計視角看機器學習,主要是對作者所做的工作和相關領域進行總結。重點著墨在近似方法和sample reuse。非包羅萬象,薄薄一本也可說是內容豐富。大部分章節寫的清楚易懂,需要有背景知識。
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