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## 🎯 笔记介绍
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  本笔记是对赵世钰老师所著《强化学习中的数学原理》的个人思考与总结,**笔者将其做成了网页模式,方便大家随时随地在掌上设备阅读**在此基础上,我还补充了对书中核心算法的实现,以便读者能获得更直观的理解。书中首先从基础概念入手,讲解Bellman公式和Bellman最优公式,接着扩展到基于模型(model-based)和无模型(model-free)的强化学习算法,最终推广到基于函数逼近的强化学习算法。若读者在强化学习方面没有背景知识,只需具备一定的线性代数和概率论基础即可阅读本书。而对于已有一些强化学习知识的读者,本笔记则可以帮助他们深入理解相关问题。
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  本笔记是对赵世钰老师所著《强化学习中的数学原理》的个人思考与总结,**笔者将其做成了网页模式,方便大家随时随地在掌上设备阅读**在此基础上,我还补充了对书中核心算法的实现,以便读者能获得更直观的理解。书中首先从基础概念入手,讲解Bellman公式和Bellman最优公式,接着扩展到基于模型(model-based)和无模型(model-free)的强化学习算法,最终推广到基于函数逼近的强化学习算法。若读者在强化学习方面没有背景知识,只需具备一定的线性代数和概率论基础即可阅读本书。而对于已有一些强化学习知识的读者,本笔记则可以帮助他们深入理解相关问题。
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