決策用強化與系統性機器學習

《決策用強化與系統性機器學習》是2015年機械工業出版社出版的圖書，作者是[印度]巴拉格·庫爾卡尼（Parag Kulkarni）。

基本介紹

• 書名：決策用強化與系統性機器學習
• 作者：［印度］巴拉格·庫爾卡尼（Parag Kulkarni）
• 原版名稱：Reinforcement and Systemic Machine Learning for Decision Making
• 譯者：李寧、吳健、劉凱
• ISBN：9787111502418
• 定價：79.00元
• 出版社：機械工業出版社
• 出版時間：2015-7
• 裝幀：平裝
• 開本：16開
• 叢書名：國際電氣工程先進技術譯叢

內容簡介

機器學習是人工智慧領域中一個極其重要的研究方向。強化學習是機器學習中的一個重要分支。作為解決序貫最佳化決策的有效方法，強化學習有效地套用於計算科學、自動控制、機器人技術等各個領域。

當前，強化學習的核心任務是提高學習效率，本書就是針對此問題展開的。第1章介紹系統概念和增強機器學習，它建立了一個突出的相同的機器學習系統範例；第2章將更多關注機器學習的基本原理和多視角學習；第3章關於強化學習；第4章處理機器學習系統和模型建立的問題；決策推理等重要的部分將在第5章展開；第6章討論了自適應機器學習；第7章討論了多視角和全局系統性機器學習；第8章討論了增量學習的需要和知識表示；第9章處理了知識增長方面的問題；第10章討論了學習系統的建立。

本書適合於機器學習、自動化技術、人工智慧等方面的相關專業教師與研究生閱讀，也可供自然科學和工程領域相關研究人員參考。

目錄

譯者序
原書前言
原書致謝
關於作者
第1章 強化與系統性機器學習
第2章 全系統原理、系統性和多視角的機器學習
第3章 強化學習
第4章 系統性機器學習和模型
第5章 推理和信息集成
第6章 自適應學習
第7章 多視角和全局系統性的學習
第8章 增量學習和知識表示
第9章 知識增長：機器學習的視角
第10章 構建學習系統
附錄
附錄A 統計學習方法
附錄B 馬爾科夫過程