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[苏]朱可夫
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深度学习入门4:强化学习
『简体书』 作者:[日]斋藤康毅 出版:人民邮电出版社 日期:2024-08-01 本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识,后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习,遴选讲解了深度强化学习的最新技术。全书从最适合入门的多臂老虎机问题切入,依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找最佳答案的贝尔曼方程,以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后 ... |
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强化学习
『简体书』 作者:余欣航 出版:电子工业出版社 日期:2024-04-01 本书详细介绍了强化学习的理论推导、算法细节。全书共12章,包括强化学习概述、马尔可夫决策过程、退化的强化学习问题、环境已知的强化学习问题、基于价值的强化学习算法、基于策略的强化学习算法、AC型算法、基于模型的强化学习算法等相关知识。本书系统性强、概念清晰,内容简明通俗。除了侧重于理论推导,本书还提供 ... |
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模式分类(原书第2版·典藏版)
『简体书』 作者:[美]理查德·O.杜达 皮特·E.哈特 大 出版:机械工业出版社 日期:2024-11-01 本书的第1版《模式分类与场景分析》出版于1973年,是模式识别和场景分析领域奠基性的经典名著。在第2版中,除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外,读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法,其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计 ... |
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随机信号分析与处理(第4版)
『简体书』 作者:罗鹏飞、张文明、杨勇 出版:清华大学出版社 日期:2024-11-01 本书介绍随机信号分析、检测与估计理论的基本原理及其应用。全书共9章,主要内容包括随机变量基础、随机过程的基本概念、随机过程的线性变换、随机过程的非线性变换、窄带随机过程、马尔可夫过程与泊松过程、估计理论、统计判决理论、噪声中信号的检测。本书在内容编排上按照基本理论、应用实例、实验的形式展开,强调对随 ... |
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定制版--强化学习(第2版)
『简体书』 作者:俞凯 等,[加]Richard S. Sutton[理查德· 出版:电子工业出版社 日期:2025-02-01 《强化学习(第2版)》作为强化学习思想的深度解剖之作,被业内公认为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发,深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法,并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算 ... |
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语音识别:原理与应用(第3版)
『简体书』 作者:洪青阳 李琳 出版:电子工业出版社 日期:2025-04-01 本书系统地介绍了语音识别在大模型时代的新技术与新应用。全书共16章,原理部分涵盖声学特征、隐马尔可夫模型(HMM)、高斯混合模型(GMM)、深度神经网络(DNN)、语言模型和加权有限状态转换器(WFST)、语音大模型,重点描述了GMM-HMM、DNN-HMM和端到端(E2E)三种语音识别框架;应用部 ... |
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Joy RL:强化学习实践教程
『简体书』 作者:江季、王琦、杨毅远 出版:人民邮电出版社 日期:2025-04-01 本书是继《Easy RL:强化学习教程》(俗称“蘑菇书”)之后,为强化学习的读者专门打造的一本深入实践的全新教程。全书大部分内容基于3位作者的实践经验,涵盖马尔可夫决策过程、动态规划、免模型预测、免模型控制、深度学习基础、DQN算法、DQN算法进阶、策略梯度、Actor-Critic算法、DDPG与 ... |
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强化学习基础、原理与应用
『简体书』 作者:张百珂 出版:清华大学出版社 日期:2025-05-01 《强化学习基础、原理与应用》循序渐进地讲解了使用Python语言实现强化学习的核心算法开发的知识,内容涵盖了数据处理、算法、大模型等知识,并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的使用方法和使用流程。《强化学习基础、原理与应用》共分为17章,主要内容包括强化学习基础、马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、 ... |
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管理决策理论与方法
『简体书』 作者:刘超 著 出版:哈尔滨工业大学出版社 日期:2025-05-01 本书选取了管理科学中常用的决策科学理论与研究方法加以介绍,包括:效用理论与函数、风险型决策、多准则综合评价方法、马尔可夫过程、凸优化方法、库存系统的决策方法、博弈论和最优控制等。本书采用全新的编排结构,简明扼要地介绍了管理科学研究与实际应用中经常涉及的决策科学问题和方法。在内容上略去了当前不常用的决 ... |
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预测方法与技术
『简体书』 作者:郭峰,熊天霞,林佳婧 著, 出版:国防工业出版社 日期:2025-08-01 本书系统讲述定性预测法、时间序列预测法、回归分析预测法、趋势外推预测法、马尔可夫预测法、灰色系统预测法、组合预测法等知识,介绍其在航材保障、经济社会等领域的应用,内容翔实准确。可作为地方高校经济和管理类专业本科生、军事院校航材管理专业本科生及后方专业勤务专业硕士研究生教材,也可供政府部门、企事业单位 ... |
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机器学习方法(第2版)
『简体书』 作者:李航 出版:清华大学出版社 日期:2024-12-01 ”机器学习是以概率论、统计学、信息论、**化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科,也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。本书全面系统地介绍了机器学习的主要方法,共分4 篇。第一篇介绍监督学习的主要方法,包括线性回归、感知机、支持向量机、**熵模型与逻辑斯谛回归、提升法、隐马尔可夫模型和条件随 ... |
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Kendall猜想:生灭过程
『简体书』 作者:侯振挺 出版:哈尔滨工业大学出版社 日期:2024-01-01 本书第1~4章对马尔可夫过程的基础理论进行了介绍,后面各章给出了生灭过程的构造、随机单调性、转移函数的各种收敛性、生灭过程的第一特征值问题、D.G.Kendall猜想等内容。最后,为了应用的需要,本书还引入并初步讨论了半马尔可夫生灭过程。 本书可作为高等学校相关专业的教科书,也可作为科学研究工作者 ... |
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随机过程(第二版)
『简体书』 作者:李龙锁,王勇 出版:科学出版社 日期:2023-07-01 本书共13章。第1~4章主要介绍马尔可夫过程的一般理论及几类典型的随机过程。第5~13章详细介绍一维和多维平稳过程的谱理论和预测理论。 ... |
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机器学习中的概率思维
『简体书』 作者:翟中华 出版:电子工业出版社 日期:2024-12-01 本书深入剖析机器学习中的概率思维,从基础理论出发,结合经典案例,阐述如何将概率思维巧妙地应用于机器学习算法,帮助读者理解数据背后的规律与不确定性。除引言外,全书内容分为5章,包括贝叶斯定理中的概率思维、朴素贝叶斯算法中的概率思维、极大似然估计和最大后验估计、贝叶斯网络、马尔可夫链和隐马尔可夫模型。本 ... |
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统计预测与决策(第二版)
『简体书』 作者:陈华友等 出版:科学出版社 日期:2023-03-01 《统计预测与决策(第二版)》主要介绍常用的统计预测与决策方法. 统计预测方法主要包括定性统计预测、统计回归预测、时间序列分解法和趋势外推法、马尔可夫预测、平稳时间序列预测、模糊时间序列预测、灰色系统预测、神经网络预测和组合预测方法; 决策方法主要包括不确定型决策、风险型决策、多目标决策和序贯决策等. ... |
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大数据背景下健康保险的精算统计模型与风险监管研究
『简体书』 作者:汪荣明 出版:经济科学出版社 日期:2023-04-01 本书基于大数据时代背景,对健康保险精算统计模型与风险监管进行系统研究。研究发现:,分布式算法、*子抽样、基于密度比模型的经验似然算法和模*均算法等可解决健康大数据融合问题;第二,随机森林分类模型、BP组合神经网络模型、朴素贝叶斯模型及马尔可夫模型等可有效推进健康保险定价模型向“事前定价 动态调整”的 ... |
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火车上的安娜:19—20世纪俄罗斯文学城乡叙事的现代性
『简体书』 作者:孔朝晖 出版:生活.读书.新知三联书店 日期:2023-07-01 果戈理、冈察洛夫、托尔斯泰、契诃夫、别雷、马雅可夫斯基、曼德尔施塔姆、阿赫玛托娃、叶赛宁、布尔加科夫…… 12位作家的12种命运串联起 19—20世纪俄国文学中的城乡叙事。在俄罗斯漫长而曲折的现代性进程中,从乡村到城市的叙事空间转换构建出一张文学与现代性的关系网。通过总结两个世纪以来各阶层俄国知识 ... |
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随机运筹学
『简体书』 作者:赵先 主编 出版:北京理工大学出版社 日期:2023-05-01 本教材内容是根据作者多年的教学和科研经验完成的,着眼于培养学生解决管理实践活动问题的能力。本教材的主要介绍了排队论、库存论、马尔可夫决策过程、可靠性数学等相关的知识。通过本教材的学习,可以了解随机优化问题的来源及特点;掌握排队系统的指标求解与优化方法、随机性存贮模型的建模求解应用、复杂系统的运行维护 ... |
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应用随机过程 北京大学数学教学系列丛书
『简体书』 作者:陈大岳,章复熹 编著 出版:北京大学出版社 日期:2023-09-01 《应用随机过程》为北京大学同名课程的教材,分为三个部分:马氏链、跳过程和布朗运动。 马氏链是指离散时间参数、取值于离散状态空间的马尔可夫过程,是性质十分简单而适用面又很广的一类概率模型,包括随机游动、分枝过程等常见模型。通过学习马氏链的基本知识,如状态分类、极限性质、平稳分布、收敛速度等,可初步熟 ... |
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机器学习的算法分析和实践
『简体书』 作者:孙健 出版:清华大学出版社 日期:2023-10-01 本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书,适合初学者和有一定基础的读者。 机器学习可以分成三大类别,监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策 ... |
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