揭秘深度强化学习 AI人工智能机器学习算法教程书籍 C语言描述机器学习 深度强化学习算法入门书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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彭伟 ? 著

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店铺： 荣丰通达图书专营店

出版社： 中国水利水电

ISBN：9787517062387

商品编码：28045957514

基本信息

书名：揭秘深度强化学习 人工智能机器学习技术丛书

ISBN：9787517062387

定价：89.8

作者：彭伟  编著

CIP分类：TP181

中图分类：机器学习-研究

印张：23.25

页数：372

用纸：65全木浆

字数：357千字

出版日期：2018.5.1

开本：16开170*230

销售分类：书籍/杂志/报纸 >> 计算机/网络 >> 计算机控制仿真与人工智能

广告语：

      AI人工智能和机器学习类图书 深度强化学习算法入门图书 AlphaGo核心算法揭秘 一本用C语言描述机器学习、深度学习的著作 1000行代码 代码源文件下载160多张学习示意图 120多个公式 7年开发经验 

      深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是深度学习算法和强化学习算法的巧妙结合，它是一种新兴的通用人工智能算法技术，也是机器学习的前沿技术，DRL算法潜力无限，AlphaGo是目前该算法成功的使用案例。DRL算法以马尔科夫决策过程为基础，是在深度学习强大的非线性函数的拟合能力下构成的一种增强算法。深度强化学习算法主要包括基于动态规划（DP）的算法以及基于策略优化的算法，本书的目的就是要把这两种主要的算法（及设计技巧）讲解清楚，使算法研究人员能够熟练地掌握。

      《揭秘深度强化学习人工智能机器学习技术丛书》共10章，首先以AlphaGo在围棋大战的伟大事迹开始，引起对人工智能发展和现状的介绍，进而介绍深度强化学习的基本知识。然后分别介绍了强化学习（重点介绍蒙特卡洛算法和时序差分算法）和深度学习的基础知识、功能神经网络层、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN），以及深度强化学习的理论基础和当前主流的算法框架。后介绍了深度强化学习在不同领域的几个应用实例。引例、基础知识和实例相结合，方便读者理解和学习。

      《揭秘深度强化学习 人工智能机器学习技术丛书》内容丰富，讲解全面、语言描述通俗易懂，是深度强化学习算法入门的佳选择。本书适合计算机本科相关学生、人工智能领域的研究人员以及所有对机器学习和人工智能算法感兴趣的人员。

      《揭秘深度强化学习 人工智能机器学习技术丛书》是一本详细介绍深度强化学习算法的入门类图书，涉及深度学习和强化学习的相关内容，是人工智能前沿的研究方向。非常适合想在下一代技术领域立足的人工智能和机器学习算法从业者学习和参考。

      机器学习的一个分支是神经网络；神经网络模拟人的大脑，形成神经网络模型，它可以包括很多层次，一般来讲层次越深学习效果越好，很多层的神经网络就是深度学习。

      在传统的机器学习中，主要分为非监督学习（unsupervised learning）、监督学习（supervised leaning）和强化学习。强化学习是对决策的学习，简单来讲，强化学习就是用奖励机制，自己调节参数，让算法越来越聪明。

      深度强化学习，研究的是如何通过深度学习的方法来解决强化学习的问题。也就是深度学习和强化学习的结合。

      《揭秘深度强化学习 人工智能机器学习技术丛书》一书囊括了强化学习基础知识、马尔科夫决策过程、无模型强化学习、模仿学习、深度学习基础知识、神经网络基本组成、反向传播算法、功能神经网络层、循环神经网络、卷积神经网络（CNN）的基础和结构、循环神经网络（RNN）、深度强化学习基础、蒙特卡洛搜索树、策略梯度算法、深度强化学习算法框架、深度Q学习、双Q学习、异步优越性策略子-评价算法、深度强化学习应用实例等。

      深度强化学习算法可应用于量化投资、游戏智能、机器人决策、自动驾驶、无人机等。

目录：

第1章  深度强化学习概览

1.1  什么是深度强化学习？

1.1.1 俯瞰强化学习

1.1.2 来一杯深度学习

1.1.3  Hello，深度强化学习

1.2 深度强化学习的学习策略

1.3 本书的内容概要

参考文献

第2章  强化学习基础

2.1  真相--经典的隐马尔科夫模型（HMM）

2.1.1  HMM引例

2.1.2  模型理解与推导

2.1.3  隐马尔科夫应用举例

2.2  逢考必过—马尔科夫决策过程（MDP）

2.2.1  MDP生活化引例

2.2.2  MDP模型

2.2.3  MDP模型引例

2.2.4  模型理解

2.2.5  探索与利用

2.2.6  值函数和动作值函数

2.2.7  基于动态规划的强化问题求解

2.3  糟糕，考试不给题库—无模型强化学习

2.3.1 蒙特卡洛算法

2.3.2  时序差分算法

2.3.3  异步强化学习算法

2.4  学霸来了--强化学习之模仿学习

2.4.1 模仿学习（Imitation Learning）

2.4.2 逆强化学习

本章总结

参考

第3章  深度学习基础

3.1深度学习简史

3.1.1  神经网络发展史

3.1.2  深度学习的分类

3.1.3  深度学习的应用

3.1.4  深度学习存在的问题

3.2深度学习基础概念

3.2.1  深度学习总体感知

3.2.2  神经网络的基本组成

3.2.3 深度学习训练

3.2.4  梯度下降法

3.2.5  反向传播算法（BP）

3.3数据预处理

3.3.1  主成分分析（PCA）

3.3.2  独立成分分析（ICA）

3.3.3  数据白化处理

3.4  深度学习硬件基础

3.4.1  深度学习硬件基础

3.4.2  GPU简介

3.4.3  CUDA编程

本章总结

参考

第4章  功能神经网络层

4.1  激活函数单元

4.2  池化层Pooling layer

4.3 参数开关Dropout

4.4  批量归一化层（Batch normalization layer）

4.5 全连接层

4.6 卷积神经网络

4.7 全卷积神经网络

4.8 循环（递归）神经网络（RNN）

4.9 深度学习的

本章总结

参考

第5章  卷积神经网络（CNN）

5.1卷积神经网络 CNN基础

5.1.1  卷积神经网络的历史

5.1.2  卷积神经网络的核心

5.2  卷积神经网络 CNN结构

5.2.1  深度卷积神经网络CNN

5.2.2 深度卷积神经网络CNN可视化

5.3  经典卷积神经网络架构分析

5.3.1  的开始--LeNet

5.3.2 王者回归--AlexNet

5.3.3 起飞的时候--VGG

5.3.4 致敬经典GoogLeNet

5.3.5  没有深只有更深--ResNet

5.4  对抗网络

5.4.1  对抗网络（GAN）

5.4.2 WGAN

5.5 RCNN

5.6 CNN的应用实例

本章总结

参考

第6章  循环神经网络（RNN）

6.1 RNN概览

6.2 长期依赖（Long-Term Dependencies）问题

6.3 LSTM的变体

本章总结

参考

第7章：如何写自己的CNN—C语言实现深度学习

7.1  如何写自己的CMake文件

7.2  如何写自己神经网络

7.2.1 激活函数

7.2.2  池化函数

7.2.3  全连接层

7.3 卷积神经网络

7.3.1  CNN网络的构建

7.3.2 CNN前向传播

7.3.3  CNN的反向传播

7.4 文件解析

本章总结

第8章  深度强化学习

8.1  初识深度强化学习

8.1.1  深度强化学习概览

8.1.2  记忆回放（Memory-Replay）机制

8.1.3  蒙特卡罗搜索树

8.2  深度强化学习（DRL）中的值函数算法

8.2.1  DRL中值函数的作用

8.2.2  DRL中值函数理论推导

8.3  深度强化学习中的策略梯度（Policy Gradient）

8.3.1  策略梯度的作用和优势

8.3.2  策略梯度的理论推导

8.3.3 REINFORCE算法

8.3.4  策略梯度的优化算法

8.3.5 策略子－评判算法（Actor-Critic）

8.4  深度强化学习网络结构

参考

第9章 深度强化学习算法框架

9.1  深度Q学习

9.2 双Q学习

9.3 异步深度强化学习

9.4 异步优越性策略子-评价算法

9.5 DDPG算法：

9.6 值迭代网络

本章总结

参考

第10章  深度强化学习应用实例

10.1  Flappy Bird应用

10.2  Play Pong应用

10.3 深度地形-自适应应用（Deep Terrain-adaptive应用）

10.4  AlphaGo254

10.4.1  独立算法的研究部分

10.4.2 AlphaGo算法

本章总结

参考

附录： 常用的深度学习框架

F.1.谷歌TensorFlow

F.1.1 TensorFlow简介

F.1.2  TensorFlow基础

F.2 轻量级MXNet

F.2.1  MXnet介绍

F.2.2  MXnet基础

F.3 来至UCLA的Caffe

F.3.1 Caffe简介

F3.2  Caffe基础

F.4 悠久的 Theano

F.4.1 Theano简介

F.4.2 Theano基础

F.5 30s 入门的Keras

参考

《现代统计学原理与实践》 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且易于理解的统计学知识体系。从基础概念到高级应用，本书系统地阐述了现代统计学的核心原理、关键方法以及实际应用技巧。本书适合对统计学感兴趣的本科生、研究生、科研人员以及需要运用统计学知识解决实际问题的从业者。 第一部分：统计学基础概念与描述性统计 本部分将带领读者走进统计学的世界，理解其基本概念和核心思想。 引言：统计学的概念与重要性 什么是统计学？统计学在科学研究、社会决策和商业分析中的作用。 统计学与数据科学、机器学习的关系。 本书的学习目标与结构概览。 数据的类型与测量尺度 定性数据（分类数据）：名义尺度、顺序尺度。 定量数据（数值数据）：区间尺度、比例尺度。 不同类型数据在统计分析中的处理差异。 数据收集与抽样 总体与样本的概念。 常用的抽样方法：简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样。 抽样误差的来源与控制。 样本代表性的重要性。 描述性统计：概览数据特征 数据的整理与可视化： 频率分布表：单变量和双变量频率分布。 图表展示：条形图、饼图、直方图、茎叶图、箱线图、散点图。 如何根据数据类型和分析目的选择合适的图表。 集中趋势的度量： 均值（平均数）：算术平均数、加权平均数。 中位数：理解其鲁棒性。 众数：适用于离散数据和分类数据。 集中趋势度量在不同情况下的选择与解释。 离散程度的度量： 极差：最简单的离散度度量。 四分位距：衡量数据的中间50%的离散程度。 方差与标准差：衡量数据与均值的偏离程度，其统计意义和计算方法。 变异系数：衡量相对离散程度。 分布形态的度量： 偏度（Skewness）：衡量分布的对称性，左偏、右偏与对称分布。 峰度（Kurtosis）：衡量分布的尖锐程度，与正态分布的比较。 百分位数与箱线图： 百分位数的概念及其应用。 箱线图的构成与解读，识别异常值。 第二部分：概率论基础与概率分布 概率论是统计推断的基石，本部分将详细介绍概率的基本概念和常用的概率分布。 概率的基本概念 随机试验、样本空间、事件。 概率的定义：古典概率、经验概率、主观概率。 概率的基本公理与性质。 条件概率与独立事件：乘法法则、加法法则。 贝叶斯定理：理解先验概率、后验概率与似然函数。 随机变量与概率分布 离散型随机变量：概率质量函数（PMF）。 连续型随机变量：概率密度函数（PDF）与累积分布函数（CDF）。 期望（均值）与方差的计算。 重要的离散概率分布 二项分布（Binomial Distribution）： 描述独立重复试验中成功的次数。 泊松分布（Poisson Distribution）： 描述在固定时间或空间单位内随机事件发生的次数。 几何分布（Geometric Distribution）： 描述首次成功所需的试验次数。 超几何分布（Hypergeometric Distribution）： 描述无放回抽样中某一类事件的发生次数。 重要的连续概率分布 均匀分布（Uniform Distribution）： 描述所有可能结果等概率的分布。 正态分布（Normal Distribution）： “钟形曲线”，自然界和许多统计现象的基础分布，理解其标准化（Z分数）和参数（均值、方差）。 指数分布（Exponential Distribution）： 描述两次事件发生之间的时间间隔。 t分布（Student's t-distribution）： 在样本量较小时，用于估计均值时的重要分布。 卡方分布（Chi-squared Distribution）： 在假设检验中，常用于检验方差、拟合优度等。 F分布（F-distribution）： 用于比较两个方差的大小，常用于方差分析。 中心极限定理（Central Limit Theorem） 理解中心极限定理的核心思想：无论原始分布如何，大量独立同分布随机变量的均值近似服从正态分布。 中心极限定理在统计推断中的关键作用。 第三部分：统计推断：从样本到总体 本部分是统计学的核心，我们将学习如何利用样本信息对总体进行推断。 参数估计 点估计： 矩估计法。 最大似然估计法（MLE）：理解其思想与应用。 估计量的性质：无偏性、一致性、有效性。 区间估计： 置信区间（Confidence Interval）：解释其含义，理解置信水平。 总体均值的置信区间：已知总体方差和未知总体方差情况下的计算。 总体比例的置信区间。 总体方差的置信区间。 大样本与小样本区间估计的区别。 假设检验（Hypothesis Testing） 基本概念： 原假设（Null Hypothesis, H0）与备择假设（Alternative Hypothesis, H1）。 检验统计量。 拒绝域与接受域。 显著性水平（α）。 P值（P-value）：解释其含义，以及如何使用P值做出决策。 第一类错误（Type I Error）与第二类错误（Type II Error）。 检验的功效（Power of a test）。 常用的假设检验方法： Z检验（Z-test）： 用于大样本均值检验，或已知总体方差的检验。 t检验（t-test）： 用于小样本均值检验，或未知总体方差的检验。 单样本t检验。 独立样本t检验（配对样本t检验）。 卡方检验（Chi-squared Test）： 拟合优度检验：检验样本数据是否符合某个理论分布。 独立性检验：检验两个分类变量之间是否存在关联。 F检验（F-test）： 方差齐性检验。 方差分析（ANOVA）：比较三个或更多个总体的均值是否存在显著差异。 非参数检验（Non-parametric Tests）： 当数据不满足参数检验的假设（如正态性）时使用。 威尔科克森秩和检验（Wilcoxon Rank-Sum Test）/曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U Test）。 符号秩检验（Wilcoxon Signed-Rank Test）。 Kruskal-Wallis H检验。 第四部分：回归分析与模型构建 本部分将深入探讨变量之间的关系，并介绍如何构建预测模型。 相关分析（Correlation Analysis） 散点图的解读。 皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）：衡量线性关系的强度与方向。 相关系数的假设检验。 相关与因果的区别。 简单线性回归（Simple Linear Regression） 回归模型：Y = β0 + β1X + ε。 最小二乘法（Least Squares Method）估计回归系数。 回归方程的解释。 决定系数（R-squared）：衡量模型对因变量变异的解释程度。 回归系数的假设检验。 预测与置信区间。 回归模型的假设与诊断：残差分析。 多元线性回归（Multiple Linear Regression） 引入多个自变量。 回归模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε。 回归系数的解释与检验。 调整决定系数（Adjusted R-squared）。 多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理。 模型选择（向前选择、向后剔除、逐步回归）。 分类变量的处理：虚拟变量（Dummy Variables）。 非线性回归与广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs） 当变量间关系非线性时，如何选择合适的模型。 引入链接函数（Link Function）和指数族分布（Exponential Family Distribution）。 逻辑回归（Logistic Regression）：用于二分类因变量的回归模型。 泊松回归：用于计数因变量的回归模型。 第五部分：统计分析的实践与应用 本部分将结合实际案例，展示统计学在不同领域的应用。 方差分析（Analysis of Variance, ANOVA） 单因素方差分析。 双因素方差分析。 事后比较（Post-hoc tests）：如Tukey HSD, Bonferroni。 时间序列分析（Time Series Analysis） 时间序列数据的特点：趋势、季节性、周期性、随机性。 平稳性检验。 自相关函数（ACF）与偏自相关函数（PACF）。 ARIMA模型简介。 贝叶斯统计入门 贝叶斯推断的基本框架。 与频率派统计的区别。 贝叶斯因子。 统计软件应用 介绍常用的统计软件，如R, Python (Statsmodels, SciPy), SPSS, SAS等。 如何使用软件进行数据录入、清洗、分析与可视化。 代码示例与实践指导。 案例研究 结合不同领域的实际问题，如医学研究、市场营销、金融分析、社会科学调查等，演示统计分析的完整流程。 本书特色： 结构清晰，循序渐进： 从基础概念到高级应用，逻辑严谨，便于读者逐步掌握。 概念透彻，原理深入： 详细阐述统计学的数学原理，帮助读者理解“为什么”。 方法全面，应用广泛： 涵盖了现代统计学最常用的方法，并提供了丰富的实际应用案例。 图表辅助，易于理解： 大量图示和表格的使用，增强了内容的直观性和可读性。 实践导向，注重应用： 结合统计软件的使用，引导读者将理论知识应用于解决实际问题。 通过阅读本书，读者将能够建立扎实的统计学理论基础，掌握分析和解释数据的能力，并能自信地运用统计学工具解决现实世界中的复杂问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我大开眼界！我一直对人工智能领域充满好奇，尤其对深度强化学习这个概念很着迷，但又觉得它深不可测。看了这本书的目录，特别是“C语言描述机器学习”和“深度强化学习算法入门”这几个关键词，一下子就勾起了我的学习欲望。我一直觉得，如果能用一种相对底层的语言去理解机器学习的原理，会比直接用高级库更加透彻。C语言的严谨和效率，感觉非常适合用来剖析算法的每一个细节。想象一下，能够亲手去编写一些基础的机器学习模型，然后一步步过渡到深度强化学习的那些复杂的策略梯度、Q-learning的变种，这简直是梦想中的学习路径。我特别期待书中能够详细讲解不同算法背后的数学原理，以及如何通过C语言代码去实现，而不是仅仅停留在概念层面。对于我这种希望深入理解AI核心技术的人来说，这本书似乎提供了一个绝佳的契机，让我能够从“知其然”迈向“知其所以然”。

评分☆☆☆☆☆

作为一名多年的C语言爱好者，看到这本书同时提到了“C语言描述机器学习”和“深度强化学习算法入门”，简直是为我量身定做的！我一直认为，学习任何一个技术领域，如果能从最基础的语言层面去理解，会收获更多。机器学习和深度学习虽然有很多高级框架，但其底层逻辑和算法的实现，用C语言来讲解，会更加直观和深入。我特别好奇这本书如何将C语言的语法和特性融入到机器学习算法的讲解中，比如如何用C语言来表示向量、矩阵运算，如何实现神经网络的反向传播，以及如何构建深度强化学习的Agent。我希望书中能够有大量的代码示例，并且这些代码不仅仅是简单的演示，而是能够包含一些优化的技巧和对性能的考虑。如果能通过C语言的学习，让我对深度强化学习的每一个步骤都了如指掌，那将是一次非常宝贵的学习经历。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都在关注AI的发展，但说实话，很多理论和概念都显得有些晦涩难懂，尤其是深度强化学习，常常感觉像是在云端。这本书的书名，特别是“揭秘深度强化学习”，让我眼前一亮。我理解“揭秘”这个词意味着这本书不会回避那些复杂的数学推导和算法细节，而是会一层层地剥开它的神秘面纱，让我能真正理解它是如何工作的。我希望它能用一种清晰易懂的方式，解释像马尔可夫决策过程（MDP）、贝尔曼方程、策略梯度、值函数逼近等核心概念。而且，能够结合C语言来描述，这给我一种很强的实践感，意味着我不仅能学到理论，还能看到这些理论是如何在实际代码中落地的，甚至可以尝试着去修改和调试。这对于我来说，比单纯的理论书籍或者只有高级API的教程更有价值。我期待的是那种能够让我真正掌握深度强化学习精髓，并且具备一定的动手能力的书籍。

评分☆☆☆☆☆

我一直对AI领域非常感兴趣，特别是近几年深度强化学习在游戏、机器人等领域取得的巨大成就，让我感到非常震撼。但是，很多相关的书籍要么过于理论化，要么只停留在使用高级框架的层面，让我觉得离核心原理还很远。这本书的“揭秘深度强化学习”和“算法入门”的字样，让我觉得它可能能填补这个空白。我特别看重“揭秘”这个词，希望它能够深入浅出地讲解深度强化学习的各种经典算法，例如Q-learning、SARSA、DQN、A3C等等，并且详细阐述它们之间的联系与区别。同时，我也对“C语言描述”这个点很感兴趣，虽然我更常用Python，但我相信通过C语言去理解算法的底层逻辑，能帮助我更深刻地理解模型的计算过程和效率瓶颈。我希望这本书能够提供清晰的算法流程图和代码实现，让我能够真正动手实践，构建自己的强化学习模型。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“揭秘深度强化学习 AI人工智能机器学习算法教程书籍 C语言描述机器学习 深度强化学习算法入门书籍”给我一种非常扎实和深入的感觉。我一直以来都在探索人工智能，特别是机器学习和深度学习的奥秘，但往往在学习过程中会遇到一些瓶颈，感觉只是停留在表面。看到“揭秘”这个词，我感觉这本书会深入剖析深度强化学习的内在机制，而不是泛泛而谈。而“C语言描述机器学习”这一点尤其吸引我，因为我一直认为，用更底层的语言去理解算法，能够帮助我更好地掌握其核心思想，并且在实际应用中更具灵活性。我期望书中能详细讲解各种强化学习算法的数学原理，并通过C语言代码直观地展示其实现过程，让我能够清晰地理解每一个步骤是如何运作的。我希望这本书能让我从一个AI的“使用者”蜕变成一个AI的“理解者”和“创造者”。