《强化学习导论》（Reinforcement Learning: An Introduction）是强化学习领域的经典教材，由 Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto 共同撰写。这本书系统性地讲解了强化学习的核心理论与算法，适合初学者和进阶研究者阅读。
书籍亮点 ✨
- 基础理论：涵盖马尔可夫决策过程（Markov_Decision_Process）、动态规划、蒙特卡洛方法等经典算法。
- 现代技术：深入浅出地介绍深度强化学习（Deep_Reinforcement_Learning）与策略梯度方法。
- 实践案例：通过真实场景示例帮助理解抽象概念，如游戏AI、机器人控制等。
章节概览 📋
- 引言：强化学习的基本概念与应用领域
- 数学基础：概率、期望、贝尔曼方程等
- 算法详解：Q学习（Q_Learning）、SARSA、深度Q网络（Deep_Q_Network）
- 进阶主题：策略优化、函数逼近、多智能体系统
- 实战项目：用代码实现经典算法（可结合代码示例扩展）
扩展阅读 🌐
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