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内容简介：本书从强化学习最基本的概念开始介绍, 将介绍基础的分析工具, 包括贝尔曼方程和贝尔曼最优方程, 然后推广到基于模型的和无模型的强化学习算法, 最后推广到基于值函数和策略函数的强化学习方法。本书强调从数学的角度引入概念、分析问题、分析算法。本书不要求读者具备任何关于强化学习的知识背景, 仅要求读者具备一定的概率论和线性代数的知识。如果读者已经具备强化学习的学习基础, 本书可以帮助读者更深入地理解一些问题并提供新的视角。