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Q-learning-Reinforcement-learning
- 强化学习matlab源代码很少见的源代码，详细介绍Q学习的编程过程。-Reinforcement learning matlab source code，rare source code, detailed Q learning programming.
reinforcement
- 贝叶斯学习与强化学习结合技术的研 详细介绍了强化学习的算法和理论-Bayesian learning and reinforcement learning combined with the technical details of the study of reinforcement learning algorithms and theory
ReinforcementLearning
- 这是机器学习里面的强化学习的重要资料，主要介绍了强化学习的基本理论及实验和分析-This is inside the machine learning reinforcement learning important information, which mainly describes the basic theory of reinforcement learning and experimental and analytical
learnning
- 强化学习在自主导航中的应用，详细介绍了强化学习算法-Reinforcement Learning in Autonomous Navigation System, detailing the reinforcement learning algorithm
ganzhiqisuanfa
- 介绍感知器学习算法及其变种，给出各种感知器算法的伪代码，指出各种算法的优点。给出感知器算法在线性可分和线性不可分 情况下的误差界定理，讨论各种感知器学习算法的误差界理论，给出各种算法的误差界。介绍感知器学习算法在在线优化场景、强化学习 场景和赌博机算法中的应用，并对未解决的问题进行讨论。-The perceptron learning algorithm and its variants, pseudo code is given a variety of perceptron algo
reinforcement learning
- introduction to reinforcemnt learning
Cprimerplus第六版答案
- 全书共17章。第1、2章学习C语言编程所需的预备知识。第3到15章介绍了C语言的相关知识，包括数据类型、格式化输入输出、运算符、表达式、流程控制语句、函数、数组和指针、字符串操作、内存管理、位操作等等，知识内容都针对C99标准；另外，第10章强化了对指针的讨论，第12章引入了动态内存分配的概念，这些内容更加适合读者的需求。第16章和第17章讨论了C预处理器和C库函数、高级数据表示（数据结构）方面的内容。附录给出了各章后面复习题、编程练习的答案和丰富的C编程参考资料。
深度强化学习综述
- 一本介绍深度强化学习的综述文章，对初学者很有帮助。(A review of intensive learning is very helpful for beginners.)
深度学习入门：基于Python的理论与实现.pdf+代码
- 本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。(This book is a true sen
（强化学习入门）David Silver
- 深度学习的中文版本，里面详细介绍了深度学习的各种算法，其中还有一些用到的基础内容，例如矩阵和向量的范数(Chinese version of the depth of learning, which detailed the depth of learning algorithms, some of which used the basics, such as vector and matrix norm)