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大致内容：第一章，从阿尔法零的卓越性能出发，深入解读其背后着实不易的成长历程，揭示其数学模型。第二章，从确定性和随机动态规划问题入手，介绍决策问题的数学模型。第三章，从抽象视角回顾纷繁复杂的强化学习算法，揭示值函数近似与滚动改进的重要作用。第四章，从经典的线性二次型**控制问题入手，分析从阿尔法零的成功中学到的经验。第

本书系统性介绍动态规划与**控制，包括动态规划算法、确定性系统与随机最短路问题、确定性连续时间**控制、状态信息完整的问题、状态信息缺失的问题、次优与适应控制、无穷阶段问题等。

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识别关系是机器学习的基础。通过识别和分析数据中的关系，以图为核心的算法(如K-邻近或PageRank)显著提高了机器学习应用的效率。基于图的机器学习技术以全新方式为社交网络、欺诈检测、自然语言处理和推荐系统等领域的机器学习提供了强有力的支持。《动手学图机器学习》是行业类的**书籍，旨在倾授如何利用面向图的机器学习算法和

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全书共分为8章，可分为三个部分。读者只需按照章节顺序学习，即可掌握相关知识。第一部分为深度学习基础篇，包括第1-2章，介绍Python基础、数学基础、深度学习的概念和任务等；第二部分为深度学习基本模型篇，包括第3-5章，介绍卷积神经网络、循环神经网络和基于自注意力机制的Transformer网络；第三部分为自然语言应用

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