# Easy RL：强化学习教程

> 金屋电子书图书详情的 Markdown 版本。

- 规范页面：https://pdfs.top/book/bqb61
- Markdown 版本：https://pdfs.top/book/bqb61.md
- 作者：王琦
- ISBN：9787115584700
- 出版社：人民邮电出版社
- 出版日期：2022-02-01
- 语言：中文
- 分类：计算机、人工智能(AI)
- 评分：8.3
- 可用格式：PDF+EPUB（195.82 MB，256 页）
- 更新时间：2026-08-04 12:23:20

## 下载方式

本站不在 Markdown 页面直接提供文件地址。请前往规范页面，点击对应格式的下载按钮完成下载。

### PDF+EPUB

- 文件格式：PDF+EPUB
- 文件大小：195.82 MB
- 页数：256 页
- 下载说明：请打开规范页面 https://pdfs.top/book/bqb61，点击 PDF+EPUB 的下载按钮完成下载。


## 内容简介

强化学习作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法，在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。

本书结合了李宏毅老师的“深度强化学习”、周博磊老师的“强化学习纲要”、李科浇老师的“世界冠军带你从零实践强化学习”公开课的精华内容，在理论严谨的基础上深入浅出地介绍马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、Sarsa、Q 学习等传统强化学习算法，以及策略梯度、近端策略优化、深度Q 网络、深度确定性策略梯度等常见深度强化学习算法的基本概念和方法，并以大量生动有趣的例子帮助读者理解强化学习问题的建模过程以及核心算法的细节。

此外，本书还提供较为全面的习题解答以及Python 代码实现，可以让读者进行端到端、从理论到轻松实践的全生态学习，充分掌握强化学习算法的原理并能进行实战。

本书适合对强化学习感兴趣的读者阅读，也可以作为相关课程的配套教材。