机器学习是人工智能领域中一个极其重要的研究方向。强化学习是机器学习中的一个重要分支。作为解决序贯优化决策的有效方法，强化学习有效地应用于计算科学、自动控制、机器人技术等各个领域。
当前，强化学习的核心任务是提高学习效率，本书就是针对此问题展开的。第1章介绍系统概念和增强机器学习，它建立了一个突出的相同的机器学习系统范例；第2章将更多关注机器学习的基本原理和多视角学习；第3章关于强化学习；第4章处理机器学习系统和模型建立的问题；决策推理等重要的部分将在第5章展开；第6章讨论了自适应机器学习；第7章讨论了多视角和全局系统性机器学习；第8章讨论了增量学习的需要和知识表示；第9章处理了知识增长方面的问题；第10章讨论了学习系统的建立。
本书适合于机器学习、自动化技术、人工智能等方面的相关专业教师与研究生阅读，也可供自然科学和工程领域相关研究人员参考。
译者序
原书前言
原书致谢
关于作者
第1章 强化与系统性机器学习
第2章 全系统原理、系统性和多视角的机器学习
第3章 强化学习
第4章 系统性机器学习和模型
第5章 推理和信息集成
第6章 自适应学习
第7章 多视角和全局系统性的学习
第8章 增量学习和知识表示
第9章 知识增长：机器学习的视角
第10章 构建学习系统
附录
附录A 统计学习方法
附录B 马尔科夫过程
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