强化学习的数学原理PDF习题课件解答

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收藏 2025-10-18

从强化学习最基本的概念开始介绍，将介绍基础的分析工具，包括贝尔曼方程和贝尔曼最优方程，然后推广到基于模型的和无模型的强化学习算法，最后推广到基于值函数和策略函数的强化学习方法。强调从数学的角度引入概念、分析问题、分析算法。不要求读者具备任何关于强化学习的知识背景，仅要求读者具备一定的概率论和线性代数的知识。如果已经具备强化学习的学习基础，可以帮助读者更深入地理解一些问题并提供新的视角。

《强化学习的数学原理》中文PDF+英文PDF+课件+赵世钰
《强化学习的数学原理》中文PDF，294页，有书签；英文PDF，283页，有书签，文字可复制；配套课件。作者：赵世钰
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提纲挈领，抓住了主要的矛盾，主要的脉络，让人知道这个方法是在做什么的，原理是什么 ;由浅入深，每一节一开始的例子非常好，不会让人觉得难，但是又深刻揭示了方法的本质 ;深度刚刚好，不那么浅显，也不那么晦涩难懂。

具备基础的微积分和概率论知识、学过现代控制理论的情况下，做强化学习方面的研究，如果具备基础的编程能力，每一个部分，每一个函数的每一个值要怎么计算会非常清楚，明确知道要做RL创新研究的理论门槛在哪，以及知道你距离这个门槛还有多远。

《深度学习入门4强化学习》中文PDF+源代码+斋藤康毅
《深度学习入门4强化学习》中文PDF，333页，有书签，文字可复制；配套源代码，斋藤康毅著
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前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识，后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习，遴选讲解了深度强化学习的最新技术。

从最适合入门的多臂老虎机问题切入，依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找最佳答案的贝尔曼方程，以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。

随后，神经网络和Q学习、DQN、策略梯度法等几章则分别讨论了深度学习在强化学习领域的应用。搭配丰富的图、表、代码示例，加上轻松、简明的讲解，让人循序渐进地理解强化学习中各种方法之间的关系，于不知不觉中登堂入室。

在快速发展变化的深度学习领域，有变化的事物，有不变的事物。有些事物会随潮流而消逝，有些则会被传承下去。从马尔可夫决策过程、贝尔曼方程、蒙特卡洛方法、时间差分法等强化学习基础方法，自然而然地过渡到神经网络和深度学习，从前沿视角遴选出最值得关注的强化学习理论和方法。

《机器学习方法》PDF+李航
《机器学习方法》PDF，579页，有书签，文字可复制
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文本信息处理中，传统的方法以单词向量表示文本的语义内容，以单词向量空间的度量表示文本之间的话义相似度。潜在语义分析旨在解决这种方法不能准确表示语义的问题，试图从大量的文本数据中发现潜在的话题，以话题向量表示文本的语义内容，以话题向量空间的度量更准确地表示文本之间的语义相似度。这也是话题分析Ctopic modeling ) 的基本想法。

第1 篇介绍监督学习的主要方法，包括感知机、k 近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、Boosting、EM 算法、隐马尔可夫模型、条件随机场等；第2 篇介绍无监督学习
的主要方法，包括聚类、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配、PageRank 算法等；第3 篇介绍深度学习的主要方法，包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、序列到序列模型、预训练语言模型、生成对抗网络等。