Python数据挖掘与机器学习实战
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多智能体机器学习 强化学习方法 评分:
本书主要介绍了多智能体机器人强化学习的相关内容。全书共6章,首先介绍了几种常用的监督式学习方法,在此基础上,介绍了单智能体强化学习中的学习结构、值函数、马尔科夫决策过程、策略迭代、时间差分学习、Q学习和资格迹等概念和方法。然后,介绍了双人矩阵博弈问题、多人*博弈学习问题,并通过3种博弈游戏详细介绍了纳什均衡、学习算法、学习自动机、滞后锚算法等内容,并提出LR-I滞后锚算法和指数移动平均Q学习算法等,并进行了分析比较。接下来,介绍了模糊系统和模糊学习,并通过仿真示例详细分析算法。后,介绍了群智能学习进化以及性格特征概念和应用。全书内容丰富,重点突出。
上传时间:2018-12 大小:28.96MB
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