《决策算法 [美]米凯尔·J. 科申德弗蒂姆·A. 惠勒》 - 760.0新台幣 - [美]米凯尔·J. 科申德弗， [美]蒂姆·A. 惠勒， [ - HongKong Book Store

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『簡體書』决策算法 [美]米凯尔·J. 科申德弗蒂姆·A. 惠勒

書城自編碼： 4024302
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→计算机理论
作者： [美]米凯尔·J. 科申德弗， [美]蒂姆·A. 惠勒， [
國際書號(ISBN)： 9787111756583
出版社：机械工业出版社
出版日期： 2024-08-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开釘裝：平装

售價：NT$ 760

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編輯推薦：

本书源于斯坦福大学的课程“不确定性状态下的决策”，主要介绍不确定状态下的决策算法，涵盖基本的数学问题和求解算法。本书主要关注规划和强化学习，其中一些技术涉及监督学习和优化。书中的算法是用Julia编程语言实现的，并配有大量图表、示例和练习题。

內容簡介：

本书源于斯坦福大学的相关课程，主要介绍不确定状态下的决策算法，涵盖基本的数学问题和求解算法。本书共分为五个部分：首先解决在单个时间点上简单决策的不确定性和目标的推理问题；然后介绍随机环境中的序列决策问题；接着讨论模型不确定性，包括基于模型的方法和无模型的方法；之后讨论状态不确定性，包括jing确信念状态规划、离线信念状态规划、在线信念状态规划等；最后讨论多智能体系统，涉及多智能体推理和协作智能体等。本书主要关注规划和强化学习，其中一些技术涉及监督学习和优化。书中的算法是用Julia编程语言实现的，并配有大量图表、示例和练习题。本书要求读者具备扎实的数学基础，适合计算机科学、数学、统计学、电气工程、航空航天等领域的读者阅读。

關於作者：

米凯尔·J. 科申德弗
（Mykel J. Kochenderfer）　
斯坦福大学航空航天系和计算机科学系副教授，智能系统实验室（SISL）主任。曾任职于麻省理工学院林肯实验室。目前主要研究用于设计鲁棒决策系统的算法和分析方法。他拥有爱丁堡大学博士学位。
蒂姆·A. 惠勒
（Tim A. Wheeler）　
软件工程师，主要从事自动驾驶、控制和决策系统方面的研发工作。他拥有斯坦福大学博士学位。
凯尔·H. 雷
（Kyle H. Wray）　
Robust AI 公司工程总监，曾任硅谷创新联盟实验室首席研究员，目前主要从事自主机器人的研发工作，致力于设计和实现机器人决策系统。他拥有马萨诸塞大学阿默斯特分校博士学位。

目录

Algorithms for Decision Making

译者序
前言
致谢

第1章导论1
11决策1
12应用2
121飞机防撞控制系统2
122自动驾驶控制系统2
123乳腺癌筛查2
124金融消费与投资组合配置3
125分布式森林火灾监控系统3
126火星科学探测3
13方法3
131显式编程4
132监督式学习4
133优化4
134规划4
135强化学习4
14自动化决策过程的历史4
141经济学5
142心理学6
143神经科学6
144计算机科学6
145工程7
146数学7
147运筹学8
15社会影响8
16本书组织结构9
161概率推理9
162序列问题9
163模型不确定性10
164状态不确定性10
165多智能体系统10
第一部分概率推理
第2章表示12
21信念度和概率12
22概率分布12
221离散概率分布13
222连续概率分布13
23联合分布16
231离散联合分布16
232连续联合分配19
24条件分布20
241离散条件模型21
242条件高斯模型21
243线性高斯模型22
244条件线性高斯模型22
245sigmoid模型22
246确定性变量22
25贝叶斯网络23
26条件独立性25
27本章小结26
28练习题27
第3章推理30
31贝叶斯网络中的推理30
32朴素贝叶斯模型中的推理33
33“和积”变量消除35
34信念传播36
35计算复杂度37
36直接抽样37
37似然加权抽样39
38吉布斯抽样41
39高斯模型中的推理43
310本章小结44
311练习题45
第4章参数学习49
41最大似然参数学习49
411类别分布的最大似然估计50
412高斯分布的最大似然估计50
413贝叶斯网络的最大似然估计51
42贝叶斯参数学习53
421二元分布的贝叶斯学习54
422类别分布的贝叶斯学习55
423贝叶斯网络的贝叶斯学习56
43非参数学习57
44缺失数据的学习58
441数据插值58
442期望最大化60
45本章小结62
46练习题62
第5章结构学习66
51贝叶斯网络评分66
52有向图搜索68
53马尔可夫等价类71
54部分有向图搜索72
55本章小结73
56练习题73
第6章简单决策75
61理性偏好上的约束75
62效用函数76
63效用诱导76
64最大期望效用原则78
65决策网络79
66信息价值81
67非理性82
68本章小结84
69练习题84
第二部分序列问题
第7章精确求解方法88
71马尔可夫决策过程88
72策略评估90
73值函数策略92
74策略迭代93
75值迭代94
76异步值迭代96
77线性规划方程98
78具有二次型奖励的线性系统99
79本章小结102
710练习题102
第8章近似值函数108
81参数化表示108
82最近邻109
83核平滑110
84线性插值112
85单纯形插值114
86线性回归116
87神经网络回归119
88本章小结119
89练习题120
第9章在线规划123
91滚动时域规划123
92基于预演的前瞻算法124
93正向搜索125
94分支定界法126
95稀疏抽样127
96蒙特卡罗树搜索128
97启发式搜索134
98标记启发式搜索136
99开环规划139
991确定性模型预测控制140
992鲁棒模型预测控制141
993多重预测模型预测控制142
910本章小结143
911练习题143
第10章策略搜索146
101近似策略评估146
102局部搜索147

內容試閱：

前言

Algorithms for Decision Making
本书广泛而深入地介绍不确定性状态下的决策算法，涵盖与决策相关的各种主题，阐述解决相关问题所涉及的基本数学公式和算法。本书还提供各类图表以及大量的应用示例和练习题，以便向读者传达各种方法所隐含的直观思想。
本书面向高年级本科生、研究生以及专业人士，要求读者具有扎实的数学基础，并假设读者已经掌握了多变量微积分、线性代数和概率论等方面的相关概念和知识。附录中提供了相关的参考资料。本书适用于数学、统计学、计算机科学、航空航天、电气工程和运筹学等学科领域。
算法是本书的基础。本书使用Julia程序设计语言来实现书中的算法。Julia程序设计语言非常适合以人类可读的形式来描述算法。算法实现的设计重点是可解释性，而不是执行的效率。对于工业应用程序等，则可以使用替代的实现方案以提高效率。读者可以免费使用本书中提供的所有代码片段，但前提是必须明确指出代码的来源。
Mykel JKochenderfer
Tim AWheeler
Kyle HWray
加利福尼亚州斯坦福
2022年2月28日

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