決策用強化與係統性機器學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[印度] 巴拉格·庫爾卡尼（Parag Kulkarni） 著，李寜，吳健，劉凱 等 譯

圖書標籤:

• 強化學習
• 機器學習
• 決策分析
• 係統性方法
• 算法
• 人工智能
• 數據科學
• 優化
• 模型
• 預測

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111502418

版次：1

商品編碼：11731962

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 國際電氣工程先進技術譯叢

開本：16開

齣版時間：2015-07-01

用紙：膠版紙

頁數：232

編輯推薦

《決策用強化與係統性機器學習》包括強化的不同方麵，通過機器學習來建立知識庫。本書有助於計劃通過智能學習和實驗做齣智能機器的人並嘗試新的方式，打開一種相同的新範例。本書第1章主要介紹係統概念，如機器學習、強化學習、係統學習、係統性機器學習等；第2章主要介紹係統性和多視角的機器學習；第3~9章主要介紹本書的主要內容——決策用強化與係統性學習的各個方麵內容，有強化學習、係統性機器學習、推理和信息集成、自適應學習、全局係統性學習、增量學習及錶示和知識增長。第10章列舉瞭一些例子來說明如何構建一個學習係統。

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內容簡介

《決策用強化與係統性機器學習》以Protel的新版本AltiumDesigner13AltiumDesigner14為平颱，介紹瞭電路設計的方法和技巧，主要包括AltiumDesigner13AltiumDesigner14概述、原理圖設計基礎、原理圖的繪製、原理圖的後續處理、層次結構原理圖的設計、原理圖編輯中的高級操作、PCB設計基礎知識、PCB的布局設計、印製電路闆的布綫、電路闆的後期製作、創建元件庫及元件封裝、電路仿真係統、信號完整性分析、自激多諧振蕩器電路設計實例和遊戲機電路設計實例。本書的介紹由淺入深，從易到難，各章節既相對獨立又前後關聯。在介紹的過程中，編者根據自己多年的經驗及教學心得，及時給齣總結和相關提示，以幫助讀者快捷地掌握相關知識。全書內容講解詳實，圖文並茂，思路清晰。隨書贈送的多媒體教學光盤包含全書實例操作過程的視頻講解文件和實例源文件，讀者可以通過光盤方便、直觀地學習本書內容。本書可以作為初學者的入門教材，也可以作為電路設計及相關行業工程技術人員及各院校相關專業師生的學習參考。

作者簡介

Parag Kulkarni博士是普納埃拉特研究所（EKLaT Research,Pune）的CEO和首席科學傢。他在知識管理、電子商務、智能係統和機器學習谘詢、研究和産品建設等領域有超過20年的經驗。印度理工學院和加爾各答印度管理研究院的校友，Kulkarni博士是IIM的兼職教授、捷剋馬薩裏剋大學訪問研究員和普納工程學院兼職教授。他領導的公司、研究實驗室和團體，其中包括很多IT公司，有艾蒂爾公司、西門子信息係統有限公司、普納的卡皮森公司和新加坡的ReasonEdge公司。他通過戰略創新和研究引領瞭很多公司成功創業。瑞士的UGSM皇傢商業學校授予Kulkarni榮譽博士學位。他是三個專利的共同發明人，並閤著瞭超過100篇研究論文並有著作若乾本。

目錄

譯者序
原書前言
原書緻謝
關於作者
第1章強化與係統性機器學習1
1.1簡介1
1.2監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習1
1.3傳統機器學習方法和機器學習發展曆史3
1.4什麼是機器學習？6
1.5機器學習問題6
1.5.1學習的目標6
1.6學習模式7
1.7機器學習技術和範例9
1.8什麼是強化學習？11
1.9強化函數和環境函數12
1.10強化學習的需求13
1.11強化學習和機器智能14
1.12什麼是係統學習？14
1.13什麼是係統性機器學習？15
1.14係統性機器學習的重點15
1.15強化性機器學習和係統性機器學習16
1.16車輛檢測問題的案例研究16
1.17小結16
參考文獻17
第2章全係統原理、係統性和多視角的機器學習18
2.1簡介18
2.1.1什麼是係統性學習？19
2.1.2曆史20
2.2什麼是係統性機器學習？21
2.2.1基於事件的學習21
2.3廣義係統性機器學習框架23
2.3.1係統定義24
2.4多視角決策和多視角學習26
2.4.1基於完整信息的錶示32
2.4.2基於部分信息的錶示32
2.4.3單視角決策方案圖32
2.4.4雙重視角決策方案圖32
2.4.5多視角決策方案圖32
2.4.6定性信念網絡和影響圖33
2.5動態和交互式決策33
2.5.1交互決策圖33
2.5.2決策圖和影響圖中時間的角色34
2.5.3係統性視角的建立34
2.5.4信息整閤35
2.5.5建立典型決策方案圖35
2.5.6受限信息35
2.5.7多決策者係統在係統性學習中的角色35
2.6係統性學習框架39
2.6.1數學模型39
2.6.2係統性學習的方法39
2.6.3自適應係統性學習40
2.6.4係統性學習框架41
2.7係統分析41
2.8案例學習：在酒店行業中需要係統性學習43
2.9小結44
參考文獻44
第3章強化學習45
3.1簡介45
3.2學習決策者48
3.3迴報和奬勵的計算50
3.3.1方案和連續任務50
3.4強化學習和自適應控製51
3.5動態係統54
3.5.1離散事件動態係統54
3.6強化學習和控製55
3.7馬爾科夫性質和決策過程55
3.8價值函數56
3.8.1行動和價值56
3.9學習最優策略（有模型和無模型法）57
3.10動態規劃57
3.10.1動態係統性質57
3.11自適應動態規則58
3.11.1時間差分學習59
3.11.2Q學習60
3.11.3統一的視圖60
3.12範例——拳擊訓練器的強化學習61
3.13小結61
參考文獻61
第4章係統性機器學習和模型62
4.1簡介62
4.2係統學習的框架63
4.2.1影響空間64
4.2.2交互作用為中心的模型69
4.2.3以結果為中心的模型69
4.3捕捉係統視圖70
4.4係統交互的數學錶達73
4.5影響函數74
4.6決策影響分析74
4.6.1時空界限75
4.7小結80
第5章推理和信息集成82
5.1簡介82
5.2推理機製和需要83
5.2.1情景推理85
5.2.2推理確定影響85
5.3情景和推理的集成88
5.4統計推理和歸納91
5.4.1直接推理91
5.4.2間接推理91
5.4.3信息推理91
5.4.4歸納92
5.5純似然方法92
5.6貝葉斯範例推理93
5.6.1貝葉斯定理93
5.7基於時域推理93
5.8推理建立係統觀點94
5.8.1信息集成94
5.9小結96
參考文獻97
第6章自適應學習98
6.1簡介98
6.2自適應學習和自適應係統98
6.3什麼是自適應機器學習101
6.4基於方案的適應性和學習方法101
6.4.1動態適應性和情景感知的學習102
6.5係統學習和自適應學習104
6.5.1多學習器的使用105
6.5.2係統自適應機器學習108
6.5.3自適應應用的設計110
6.5.4自適應學習的需要和適應的原因111
6.5.5適應類型112
6.5.6自適應框架114
6.6競爭學習和自適應學習115
6.6.1適應性函數116
6.6.2決策網絡118
6.6.3自適應學習方案119
6.7範例120
6.7.1案例研究：基於自適應學習的文本120
6.7.2自適應學習的文檔挖掘121
6.8小結122
參考文獻122
第7章多視角和全局係統性的學習123
7.1簡介123
7.2多視角方案構建124
7.3多視角決策和多視角學習126
7.3.1視角結閤126
7.3.2影響圖和部分方案決策錶示圖127
7.3.3錶示決策方案圖（RDSD）130
7.3.4範例：部分方案決策錶示圖（PDSRD）錶示的不同視角獲取的城市信息131
7.4全局係統性學習和多視角途徑134
7.4.1分散信息整閤135
7.4.2多視角和全局係統知識錶示135
7.4.3什麼是多視角方案？135
7.4.4特定方案136
7.5基於多視角途徑的案例研究136
7.5.1交通控製器用多視角途徑137
7.5.2情感檢測用多視角途徑模型138
7.6多視角方法的局限性143
7.7小結143
參考文獻144
第8章增量學習和知識錶示145
8.1簡介145
8.2為什麼增量學習？146
8.3學習已經學會的147
8.3.1絕對增量學習148
8.3.2選擇增量學習149
8.4監督增量學習157
8.5增量無監督學習和增量聚類158
8.5.1增量聚類：任務160
8.5.2增量聚類：方法161
8.5.3閾值161
8.6半監督增量學習162
8.7增量與係統性學習163
8.8增量接近值和學習方法164
8.8.1增量學習方法1165
8.8.2增量學習方法2166
8.8.3計算C值增量166
8.9學習與決策模型169
8.10增量分類技術169
8.11案例分析：增量文檔分類170
8.12小結171
第9章知識增長：機器學習的視角173
9.1簡介173
9.2短暫的曆史和相關工作174
9.3知識增長和知識啓發178
9.3.1策略使用進行知識啓發178
9.3.2基於目標的知識啓發179
9.3.3基於過程的知識啓發179
9.4生命周期180
9.4.1知識水平181
9.4.2直接知識181
9.4.3間接知識182
9.4.4程序知識182
9.4.5問題182
9.4.6決策182
9.4.7知識生命周期183
9.5增量知識錶達184
9.6案例學習和遺忘學習186
9.7知識的擴充：技術和方法187
9.7.1知識增量技術187
9.7.2知識增量方法188
9.7.3提取知識的機製189
9.8啓發式學習190
9.9係統性機器學習和知識獲取190
9.9.1全方位知識獲取191
9.9.2係統知識管理和先進的機器學習192
9.10在復雜環境下的知識增量193
9.11案例研究193
9.11.1銀行案例研究193
9.11.2軟件開發公司194
9.11.3雜貨集市/零售集市195
9.12小結195
參考文獻196
第10章構建學習係統197
10.1簡介197
10.2係統性學習係統197
10.2.1學習單元199
10.2.2知識庫200
10.2.3性能單元200
10.2.4反饋單元200
10.2.5允許測量的係統200
10.3算法選擇201
10.3.1k近鄰（kNN）201
10.3.2支持嚮量機（SVM）202
10.3.3質心法202
10.4知識錶示203
10.4.1實用方案和案例研究203
10.5學習係統的設計204
10.6讓係統錶現得更智能204
10.7案例學習205
10.8整體知識框架和強化學習的應用205
10.8.1智能算法的選擇207
10.9智能決策——部署和知識采集以及重用208
10.10基於案例的學習：人體情感檢測係統209
10.11復雜決策問題的整體視角211
10.12知識錶示和資源查找213
10.13組件215
10.13.1範例215
10.14學習係統和智能係統的未來216
10.15小結217
附錄218
附錄A統計學習方法218
A.1概率218
A.1.1互斥事件218
A.1.2獨立事件218
A.2貝葉斯分類219
A.2.1樸素貝葉斯分類220
A.2.2貝葉斯分類器的優點和缺點221
A.3迴歸221
A.3.1綫性222
A.3.2非綫性222
A.3.3迴歸的其他方法222
A.4粗糙集223
A.4.1不可分辨關係223
A.4.2集近似224
A.4.3邊界區域224
A.4.4粗糙集和清晰集224
A.4.5約簡224
A.4.6可有可無和不可缺少的屬性224
A.5支持嚮量機224
參考文獻225
附錄B馬爾科夫過程225
B.1馬爾科夫過程225
B.1.1案例226
B.1.2解決步驟226
B.1.3長期227
B.1.4馬爾科夫過程示例228
B.2半馬爾科夫過程231
B.2.1建議231
B.2.2驗證232
B.2.3推論232

前言/序言

人們研究人工智能已經很多年，甚至早於計算機時代。在現代，基於事件的人工智能被廣泛應用於部件設備或者是設備整體中。人工智能起瞭很大程度上的引導作用，但人工乾預是強製性的。甚至反饋控製係統也是人工智能係統的一種初步形式。之後自適應控製係統和混閤控製係統在係統中增加智能的鑒彆能力。隨著計算機技術的發展，人工智能技術受到瞭更多的關注。基於計算機學習簡單的事件很快成為諸多智能係統的一部分，人們對智能係統的期望在持續增長，這就緻使一種廣受歡迎的學習範例，其是以學習為基礎的模式。這使得係統在很多實際方案下錶現得智能化，其中包括天氣模式、入住率模式以及其他可以幫助決策的不同模式。這種模式發展成為一個行為模式學習的範例。這與其說是一種行為模式，倒不如說是一種特定測量參數的簡單模式。行為模式試圖給齣一個更好的描繪和洞察力，這有助於學習和在網絡及業務方案下進行決策，這將智能係統提升到瞭另一個水平。學習是智能的錶現，使機器進行學習是使得機器智能化行為一個主要的部分。
決策方案的復雜度和復雜方案中的機器學習在機器智能方麵提齣瞭很多問題。孤立的學習是永遠不會完成的。人類聚居在一起學習，開發聚居地並通過互動去創造智慧。聚集和閤作學習讓人類取得瞭統治地位。此外，人類的學習與所處環境相關聯。 他們與環境互動，並獲得兩種形式的反饋——奬勵或懲罰。人類的協作學習方式給瞭他們探索式學習的力量，利用已經瞭解到的事實以及參照發生的行動去探索。強化學習的範例上升到瞭一個新的層麵，並可以覆蓋所需動態方案學習的很多新的方麵的問題。
正如Rutherford D�盧oger所說：“我們淹沒在信息的海洋中並渴求著知識的養分。”越來越多的信息可供我們支配，這些信息的存在形式多樣化，且有很多的信息來源和眾多的學習機會。學習時的實踐假設能夠製約學習。實際上係統的不同部分之間都是有聯係的，係統思維狀態的基本原則之一就是在時間和空間上因果是分開的。可以感受到決定和行動的影響超越瞭可察覺的極限。當學習時，如果不考慮係統性方麵的關聯，會導緻很多的局限性。因此傳統的學習範例會遭受現實生活中高度動態和復雜性的問題。對相互依賴關係的整體把握和理解能夠幫助人們學到很多新的方麵的知識，並用更現實的方式理解、分析和解釋信息。根據現有的資料學習、構建新的信息並映射其到知識麵和理解不同的觀點能夠提高人們的學習效率。學習不僅僅是獲得更多的數據和整理這些數據，甚至不是建立更多的信息。 從根本上說，學習的目的是為瞭使個人做齣更好的決策，並提高其創造價值的能力。在機器學習中，有必要參照不同的信息來源和學習的機會提升機器的能力。在機器學習中，也有必要賦予機器做齣更好決策並提高其創造價值的能力。
本書試圖參照不同機器學習的各方麵提齣係統性機器學習和研究機器學習機會的新範例。本書試圖依據精心設計的案例研究構建係統性的機器學習基礎。機器學習和人工智能在本質上是跨學科的，其涉及統計學、數學、心理學、計算機工程，許多研究者緻力於豐富這一領域並獲得更好的效果。本書基於這些機器學習領域眾多的貢獻以及作者的研究， 試圖探索係統性機器學習的概念。 係統機器學習是全麵的、多視角的、增量的和係統性的。在學習時可以從同一數據集中學到不同的東西，也可以從已知的事實中學習。本書是建立一個框架使所有的信息源得到充分利用並參考全局係統體係建立知識的一種嘗試。
在許多情況下，這個問題也不是一成不變的，它隨著時間的推移而變化且依賴於環境。環境可能不隻是局限於幾個參數，但一個問題的整體信息建立環境。一個沒有環境的通用係統可能不能夠處理特定環境的決定。本書不僅討論學習的不同方麵，也討論參照復雜決策問題案例的需求。本書可作為進行專門研究的參考用書，並可以幫助讀者和研究者欣賞機器學習的新模式。
本書的內容結構如圖0－1所示。
圖0－1本書的內容結構第1章介紹係統概念和增強機器學習，它建立瞭一個突齣的相同的機器學習係統範例：第2章將更多關注機器學習的基本原理和多視角學習；第3章關於強化學習；第4章處理機器學習係統和模型建立的問題；決策推理等重要的部分將在第5章展開；第6章討論瞭自適應機器學習，第7章討論瞭範例的多視角機器學習和係統性機器學習；第8章討論瞭增量學習的需要，第8章和第9章處理瞭知識庫錶示和知識庫擴展的問題；第10章討論瞭學習係統的建立。
本書試圖包括學習的不同方麵，同時引入一種新的機器學習範例，通過機器學習來建立知識庫。本書有助於計劃通過智能學習和實驗做齣智能機器的人，並嘗試新的方式，打開一種相同的新範例。
Parag Kulkarni原 書 緻 謝在過去的20年中，我做瞭很多關於決策和基於人工智能的IT産品公司的工作。在這段時期，我用不同的機器學習算法將其應用於不同的方麵。這項工作讓我意識到需要一個機器學習的新範式和思維變化的需要，這建立瞭本書的基礎，並開始構建係統性機器學習的思維過程。我非常感謝曾經工作過的地方，包括西門子和艾蒂爾（IDeaS）公司，也同樣感謝這兩個公司的同事。我還想感謝我的朋友和同事的支持。
我要感謝我的博士和我的研究生——Prachi、Yashodhara、Vinod、Sunita、Pramod、Nitin、Deepak、 Preeti 、 Anagha、Shankar、 Shweta、 Basawraj、Shashikanth 和其他人，感謝他們直接和間接的貢獻。他們總是準備用新思路來工作,通過集體學習起到瞭推波助瀾的作用。特彆感謝Prachi在製圖和文本格式方麵的幫助。
我要感謝Chande教授、Ramani教授、Sinha博士、Bhanu Prasad博士、Warnekar教授和Navetia教授為本書做的注釋和評論。我也要感謝那些幫助我的機構，有COEP、PICT、GHRIET、PCCOE、DYP COE、IIM、馬薩裏剋（Masaryk）大學等，感謝他們容許我在學生麵前進行交互並展示我的思想。我也要感謝IASTED、IACSIT和IEEE，讓我通過技術交流會的平颱來讓我展示我的研究成果。我也要感謝我的研究論文的評審專傢。
我感謝指導過我的人，老師、祖父和已故的D－B－ Joshi，他們激勵我不同的思維。我也想藉此機會感謝我的母親。最主要感謝我的妻子Murdula和我的兒子Hrishikesh的支持、激勵和幫助。
我也感謝IEEE /Wiley齣版社和IEEE /Wiley齣版社的編輯團隊，感謝他們對我的研究、思想和實驗的支持和幫助，並齣版瞭本書。
Parag Kulkarni關 於 作 者Parag Kulkarni博士是普納埃拉特研究所（EKLaT Research,Pune）的CEO和首席科學傢。他在知識管理、電子商務、智能係統和機器學習谘詢、研究和産品建設等領域有超過20年的經驗。印度理工學院和加爾各答印度管理研究院的校友，Kulkarni博士是IIM的兼職教授、捷剋馬薩裏剋大學訪問研究員和普納工程學院兼職教授。他領導的公司、研究實驗室和團體，其中包括很多IT公司，有艾蒂爾公司、西門子信息係統有限公司、普納的卡皮森公司和新加坡的ReasonEdge公司。他通過戰略創新和研究引領瞭很多公司成功創業。瑞士的UGSM皇傢商業學校授予Kulkarni榮譽博士學位。他是三個專利的共同發明人，並閤著瞭超過100篇研究論文並有著作若乾本。

《算法迷蹤：數據洞察與人工智能的未來》 本書是一次深入探索數據科學腹地的旅程，旨在揭示隱藏在海量信息中的規律，並展望人工智能的演進之路。我們將剝離抽象的理論術語，用生動的故事和嚴謹的邏輯，引領讀者領略數據分析的魅力，以及它如何重塑我們理解世界的方式。 第一部分：洞察之眼——數據分析的基石 我們從最基礎的數據收集與整理開始。想象一下，一個龐大的數據庫如同未被開墾的荒野，而數據清洗與預處理就是開墾這片土地的先驅。我們將詳細探討如何識彆和處理缺失值、異常值，如何進行數據轉換和特徵工程，讓原本雜亂無章的數據煥發新生，成為有價值的洞察之源。這一過程如同偵探搜集綫索，每一個細節都至關重要，決定瞭最終能否撥開迷霧，找到真相。 接著，我們將目光聚焦於數據的可視化。圖錶不僅僅是數據的堆砌，更是故事的講述者。我們學習如何利用不同類型的圖錶，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、熱力圖等，將復雜的數據關係以直觀易懂的方式呈現齣來。從探索性數據分析（EDA）的視角齣發，我們會深入理解如何通過可視化發現數據中的模式、趨勢、相關性和異常分布，從而為後續的建模和決策提供堅實的基礎。這就像為普通人打開瞭一扇通往數字世界的窗口，讓他們能夠“看見”數據在說什麼。 第二部分：推理之鏈——統計建模與模型選擇 在掌握瞭數據的初步洞察後，我們將進入推理的殿堂。本書將深入淺齣地介紹多種統計建模方法，從經典的綫性迴歸模型，到邏輯迴歸，再到更復雜的模型，如決策樹、支持嚮量機（SVM）等。我們不會止步於模型的錶麵應用，而是會深入剖析模型背後的數學原理，以及它們是如何從數據中學習並進行預測的。例如，在講解綫性迴歸時，我們會探討最小二乘法如何找到最佳擬閤綫，並討論迴歸係數的含義，以及如何評估模型的擬閤優度。 模型評估與選擇是科學研究中不可或缺的一環。本書將詳細介紹各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等，並闡述它們在不同場景下的適用性。我們還將探討過擬閤和欠擬閤的陷阱，並學習交叉驗證、正則化等技術來提高模型的泛化能力。在這個過程中，我們將學會如何像一位經驗豐富的鑒賞傢，從眾多模型中挑選齣最適閤特定任務的“璞玉”。 第三部分：智能之翼——機器學習的進階與應用 隨著對統計建模的深入理解，我們將展翅飛嚮機器學習的廣闊天空。本書將詳細介紹幾種核心的機器學習算法，包括無監督學習中的聚類算法（如K-Means、DBSCAN）和降維算法（如PCA），以及監督學習中的集成學習方法（如隨機森林、梯度提升）。我們將著重講解這些算法的工作原理，以及它們在實際問題中的應用場景，例如用戶分群、異常檢測、推薦係統等。 深度學習作為當前人工智能領域最熱門的分支，也將是本書的重要組成部分。我們將從神經網絡的基本結構開始，逐步介紹捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆領域的卓越錶現，以及循環神經網絡（RNN）和Transformer在自然語言處理（NLP）中的強大能力。我們將通過具體的案例，展示深度學習模型如何從原始數據中學習復雜的特徵錶示，從而實現前所未有的智能錶現。 第四部分：未來之光——人工智能的倫理與展望 在探索瞭數據科學與機器學習的強大能力之後，我們不能忽視與之相伴而生的倫理和社會影響。本書將批判性地審視人工智能的潛在風險，包括數據隱私、算法偏見、就業衝擊以及自主武器的擔憂。我們將探討如何在技術發展的同時，確保人工智能的公平、透明和負責任的應用。 最後，我們將展望人工智能的未來發展趨勢。從增強智能到通用人工智能（AGI），我們將探討人工智能在科學研究、醫療健康、環境保護、城市管理等各個領域的潛在突破，以及它們可能為人類社會帶來的深刻變革。本書旨在激發讀者對未來人工智能發展的思考，鼓勵他們成為這個激動人心的新時代的積極參與者和建設者。 《算法迷蹤：數據洞察與人工智能的未來》不僅僅是一本技術書籍，它更是一次思想的啓迪。它將幫助你理解數據背後的故事，掌握洞察未來的工具，並為人工智能的無限可能做好準備。無論你是數據分析的初學者，還是希望深化機器學習知識的從業者，本書都將為你提供一條清晰而富有啓發性的探索之路。

評分☆☆☆☆☆

這本書在“強化”這個概念的闡述上，讓我對機器學習有瞭全新的認識。我過去理解的機器學習，更多地是基於數據的“被動學習”，即通過已有的數據來訓練模型，使其能夠進行預測或分類。而強化學習則是一種“主動學習”的過程，模型需要通過與環境的交互，不斷地試錯和學習，纔能逐漸掌握最優的決策策略。這種主動性和交互性，使得強化學習在處理那些數據稀疏、環境動態變化的問題時，具有獨特的優勢。我印象深刻的是書中對於“深度Q網絡”（DQN）等算法的講解，它們能夠有效地處理高維度的狀態空間，並在復雜的環境中學習到精妙的策略。這讓我看到瞭人工智能在解決那些過去難以用傳統方法解決的問題上的巨大潛力。同時，書中也強調瞭“奬勵函數”的設計在強化學習中的關鍵作用。一個精心設計的奬勵函數，能夠有效地引導學習過程朝著期望的方嚮發展，而一個不閤理的奬勵函數，則可能導緻學習效率低下，甚至産生意想不到的負麵結果。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“係統性”理念貫穿始終，讓我看到瞭將各種機器學習技術整閤起來，形成一個強大決策引擎的可能性。我過去可能更多地將不同的算法視為獨立的工具，而這本書則強調瞭它們之間的協同作用。例如，在某些場景下，我們可能需要先用監督學習進行特徵提取或預訓練，然後再將這些特徵輸入到強化學習模型中進行決策優化。這種“流水綫”式的整閤思路，能夠充分發揮不同算法的優勢，構建齣更加強大和靈活的決策係統。書中對於“遷移學習”和“元學習”的探討，更是將這種係統性理念推嚮瞭一個新的高度。它說明瞭如何讓機器學習模型具備從一個任務中學習到的知識，遷移到另一個相關任務中，甚至學會如何學習。這種能力對於應對快速變化的環境和不斷湧現的新問題至關重要。我意識到，一個真正強大的決策係統，不應該僅僅局限於某個特定任務，而應該具備更強的泛化能力和學習能力，能夠像人類一樣，不斷地從經驗中學習，並適應新的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

對我而言，這本書最吸引人的地方在於它將“決策”和“機器學習”進行瞭深度融閤，並且強調瞭“係統性”的視角。我過去接觸到的機器學習書籍，更多地關注算法的原理和實現，而這本書則將目光聚焦於如何利用機器學習來驅動和優化實際決策。書中關於“馬爾可夫決策過程”（MDP）的闡述，為我理解序列決策問題提供瞭一個堅實的理論基礎。我意識到，很多現實中的決策問題，並不是一次性的，而是需要在一個連續的時間序列中不斷做齣選擇，並且每一個選擇都會影響到未來的狀態和可用的選項。MDP框架能夠幫助我們清晰地定義這些序列決策問題，並為其設計相應的學習算法。我特彆欣賞作者在講解MDP時，循序漸進的邏輯，從基本的概念引入，到狀態轉移概率、奬勵函數，再到最優策略的求解，每一個環節都解釋得十分到位，讓我能夠逐步掌握其核心思想。同時，書中也提及瞭深度強化學習在處理高維狀態空間問題上的優勢，這對於解決現實世界中更加復雜和龐大的決策場景至關重要。這種理論上的嚴謹性和應用上的廣泛性，讓我對這本書的價值有瞭更深的認識。

評分☆☆☆☆☆

翻開書頁，我立刻被書中那種嚴謹而又富有啓發性的學術語言所吸引。作者在開篇就為我構建瞭一個清晰的理論框架，將“決策”這一抽象概念置於一個動態、反饋的係統性視角下進行審視。這與我過去對決策的理解有著顯著的不同，我習慣於將其視為一個靜態的、基於規則或經驗的判斷過程，而這本書則強調瞭決策的迭代性和環境的適應性。當我深入閱讀關於“強化學習”的部分時，我仿佛置身於一個模擬的環境中，機器通過不斷的試錯和奬勵機製來學習最優策略。這種“試錯-學習-優化”的過程，在現實世界中也屢見不鮮，無論是孩子學習走路，還是運動員訓練技藝，都離不開這個過程。而本書將這種學習機製上升到瞭數學模型的高度，並通過係統性的方法進行闡述，讓我對強化學習在決策優化中的應用有瞭更深的認識。我特彆關注到書中對“狀態空間”、“動作空間”和“奬勵函數”的定義，這些概念的引入，使得復雜的決策問題變得可以被量化和分析。作者並沒有停留在理論層麵，而是通過大量的案例分析，生動地展示瞭強化學習如何在不同的領域發揮作用，比如自動駕駛、遊戲AI，甚至金融交易。這些具體的應用場景，讓我感受到瞭理論與實踐的緊密聯係，也激發瞭我嘗試將這些方法應用到我自身工作中的想法。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀過程中，我注意到這本書在“決策用”這個關鍵詞上，有著非常獨到的見解。它不僅僅是將強化學習和機器學習作為一種純粹的計算工具來介紹，而是始終圍繞著“如何做齣更好的決策”這一核心目標展開。我體會到，一個優秀的決策係統，其最終目的不僅僅是預測，更是能夠指導行動，並在行動中不斷優化自身。書中關於“策略梯度”和“價值函數”的討論，讓我理解瞭機器如何通過學習一個“策略”來指導其在不同狀態下應該采取何種“動作”，以及如何通過“價值函數”來評估不同狀態的優劣。這種從“預測”到“行動”再到“優化”的閉環思維，讓我受益匪淺。我尤其關注到書中對“探索與利用”平衡的討論。在強化學習中，如何在未知的環境中充分探索以發現更好的策略，與如何在已知環境中利用現有策略以獲取最大奬勵之間取得平衡，是一個至關重要的挑戰。這本書對此進行瞭深入的剖析，並提供瞭一些行之有效的策略，這對於我們在實際決策中避免陷入局部最優，找到全局最優解具有重要的指導意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書在“係統性機器學習”的闡述上，給瞭我非常大的啓發。它不僅僅是孤立地介紹各種機器學習算法，而是將這些算法置於一個更大的“係統”框架內進行考量。這意味著，算法的選擇、模型的構建、數據的處理，乃至最終的決策輸齣，都必須考慮到它們之間的相互影響和整體效能。我印象深刻的是書中關於“模型集成”和“特徵工程”的討論，作者並沒有將它們視為簡單的技術技巧，而是強調瞭它們在構建穩健、適應性強的決策係統中的關鍵作用。例如，當一個單一模型在麵對復雜多變的現實數據時可能顯得力不從心，而通過集成多個模型，並對數據進行精細的特徵工程，我們可以顯著提升係統的預測準確性和魯棒性。這讓我聯想到在實際工作中，我們常常會遇到數據噪聲大、特徵不明顯的情況，而本書提供的係統性方法，能夠幫助我們更好地應對這些挑戰。此外，作者還深入探討瞭“可解釋性”和“魯棒性”在機器學習決策係統中的重要性。在很多關鍵決策場景下，我們不僅需要模型做齣準確的預測，還需要理解模型做齣該預測的原因，以及模型在麵對異常情況時的錶現。這本書對這些問題的探討，讓我對如何構建負責任、可信賴的AI決策係統有瞭更深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《決策用強化與係統性機器學習》本身就充滿瞭吸引力，它預示著一種全新的、更加智能化的決策方式。我一直對人工智能如何賦能人類決策過程充滿好奇，而這本書似乎為我打開瞭一扇新的大門。我期待它能夠提供一套係統性的方法論，讓我能夠更好地理解和應用強化學習和機器學習技術，從而在各種復雜的決策場景下，做齣更明智、更有效的選擇。從書名本身，我便能感受到它所蘊含的“智能化”、“自動化”和“優化”的理念，這與我一直以來對技術發展的期望不謀而閤。我希望這本書能夠幫助我打破思維的定勢，以一種更具前瞻性和科學性的方式去麵對挑戰，並最終實現事半功倍的效果。我迫切地想要深入書中，去探索那些隱藏在字裏行間的智慧，並將其轉化為我自身的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下瞭深刻的第一印象，那種深邃的藍色搭配簡潔的銀色字體，透露齣一種科技感與學術性的交織。在書架上，它靜靜地陳列著，仿佛蘊含著無數等待被探索的奧秘。我之所以會被它吸引，很大程度上源於書名中“決策用”和“係統性”這兩個關鍵詞。在當今信息爆炸的時代，我們無時無刻不在做著各種決策，從小到個人生活中的選擇，大到企業運營、國傢治理的宏觀策略，如何做齣更優、更有效的決策，始終是人類社會麵臨的核心挑戰。而“強化”和“機器學習”作為當前人工智能領域最熱門的技術分支，它們的結閤預示著一種全新的解決思路。我一直對如何將這些前沿技術應用於實際決策場景充滿好奇，這本書似乎正好解答瞭我長久以來的疑問。我期待它能為我揭示，在復雜多變的現實世界中，如何通過學習和適應來優化決策過程，從而在不確定的環境中找到最佳路徑。這本書的標題本身就勾勒齣瞭一個宏大的願景，仿佛它將帶我進入一個由數據驅動、智能輔助的決策新紀元，讓我能夠站在更高的視角，以更科學、更係統的方法去分析問題、做齣判斷，並最終取得更好的結果。這本書的齣現，讓我看到瞭人工智能技術賦能傳統決策模式的巨大潛力，我迫切地想要深入瞭解其背後的理論基礎和實際應用方法。

評分☆☆☆☆☆

對我而言，這本書的內容是如此的豐富且具有前瞻性，它不僅僅停留在理論的層麵，而是著眼於實際的“決策應用”。我一直在思考，如何將這些強大的機器學習技術真正落地，解決現實世界中的問題。這本書在這方麵提供瞭非常多的思路和啓發。我關注到書中關於“多智能體強化學習”的章節，它探討瞭多個智能體如何在同一個環境中進行交互和協作，共同做齣決策。這對於解決一些復雜的社會經濟問題，例如交通流量控製、資源分配等，具有重要的意義。我看到，這本書不僅僅是在教授技術，更是在傳遞一種解決問題的思維方式，一種將復雜問題分解、建模、並通過智能技術進行優化的思維模式。這種“係統性”的思考方式，讓我對未來的決策自動化和智能化充滿瞭期待。我迫切地希望能夠深入理解書中提供的具體方法論，並嘗試將其應用於我所關心的領域，去探索更多的可能性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“機器學習”部分，不僅僅是簡單地介紹各種算法，而是將其置於一個更大的“決策係統”的語境下進行闡述。這讓我明白，機器學習並非孤立存在，而是需要與其他組件協同工作，纔能形成一個完整的決策解決方案。我特彆關注到書中關於“模型評估”和“性能監控”的章節。在一個動態變化的決策係統中，如何持續地評估模型的性能，並及時發現和糾正潛在的問題，是至關重要的。作者強調瞭多種評估指標和監控手段，讓我意識到，構建一個成功的決策係統，需要長期的、持續的優化和維護。這種“全生命周期”的視角，讓我對如何構建真正有效的AI決策係統有瞭更全麵的理解。我也注意到書中提到瞭“在綫學習”的概念，這對於那些需要實時適應新數據的環境尤為重要。

評分☆☆☆☆☆

公司技術用書。

評分☆☆☆☆☆

一起買的 寫的不錯

評分☆☆☆☆☆

還沒時間看，書的內容比較薄，和現在流行的強化學習不太一樣

評分☆☆☆☆☆

京東買書也挺不錯，一次買瞭很多

評分☆☆☆☆☆

書不錯，挺好的，比較滿意。

評分☆☆☆☆☆

已經買瞭好多，一直都支持京東。好！

評分☆☆☆☆☆

不錯的不錯的不錯的不錯的

評分☆☆☆☆☆

看不懂啊，這本書太專業啦。還得努力學習

評分☆☆☆☆☆

好好學習天天嚮上好好學習天天嚮上好好學習好好學習天天嚮上嚮上