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区域： / modulnr。：部门数学 / CIT413036课程结构：讲座：2H练习：2H内容：课程概述了增强学习的数学基础，包括对马克夫决策过程的介绍和表图形的增强性增强学习方法（Monte Carlo，Monte Carlo，时间差异，SARSA，SARSA，SARSA，Q-LEAL，Q-LEARNINGNING，...）。这些主题是通过对随机近似理论的影响来补充的，以对算法进行收敛分析。Prerequisite: MA0001 Analysis 1, MA0002 Analysis 2, MA0004 Linear Algebra 1, MA0009 Introduction to Probability Theory and Statistics, MA2409 Probability Theory Literature : Sutton, Barto (2018): Reinforcement Learning: An Introduction, MIT Press Puterman (1994): Markov Decision Processes: Discrete Stochastic Dynamic Programming, Wiley Kushner, Yin (2010): Stochastic近似和递归算法和应用，施普林格证书：请参阅Tumonline位置/讲座/练习：请参阅Tumonline
强化学习的数学
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