强化学习：原理与Python实现

肖智清机械工业出版社 · 中国2025年11月

4.5

字数: 2.6万字
章节数: 16

信息有误查询本书

内容简介

本书将理论与实践相结合，在保证理论完整性的前提下，为每个章节都（特别是深度强化学习）都配套了代码，且配套代码的实现全部基于Tensorflow 2。在理论方面，本书涵盖了几乎全部的主流经典强化学习算法（如资格迹）和深度强化学习算法（如深度确定性梯度策略），这是之前的教程（无论是中文教程还是英文教程，无论是网络教程还是电子版或纸板图书）都没有做到的。

编辑推荐

这本书的定位很清楚：把强化学习的理论框架和可运行代码放在同一本书里。它覆盖了经典强化学习算法和深度强化学习算法，并针对深度强化学习部分配套了基于TensorFlow 2的实现，这对自学者尤其重要——很多教材讲完公式就停，读者仍然不知道如何落地。本书在保证理论完整性的同时强调代码实践，适合作为从“看懂概念”到“动手实现”之间的桥梁。阅读时建议不要跳过公式推导，也不要只看代码不写代码，最好边读边跑通示例，再尝试改动参数观察结果。对于需要系统梳理算法谱系、又希望有工程抓手的学习者，这是一本实用性较强的参考书。

适合谁读

适合

有一定机器学习基础、想系统学习强化学习的读者
需要用TensorFlow 2动手实现算法的高年级学生
希望补全经典与深度强化学习算法谱系的工程师
做课程设计或入门研究、需要理论加代码参考的人

不适合

完全没有编程和机器学习基础的零起点读者
只想了解强化学习概念、不打算写代码的读者
偏好纯数学理论推导、不需要工程实现的读者

阅读建议

先通读前几章建立马尔可夫决策过程等基本概念，再进入算法章节。
每章代码至少亲手跑通一遍，改动关键参数并记录结果变化。
把经典算法与对应深度算法对照阅读，整理自己的算法谱系笔记。

出版社简介

机械工业出版社中国 · 成立于 1950 年

机械工业出版社（China Machine Press）在科技与专业出版之外，库内图书还体现出对心理学、计算机、管理、财经与社科等方向的持续关注。心理学方面收入荣格作品及分析心理学导论，并涉及压力与健康、成瘾与疗愈等应用议题；计算机领域有《计算机程序的构造和解释（JavaScript版）》；管理与财经类包括《管理行为（原书第4版）》《不平等的代价（珍藏版）》《这次不一样：八百年金融危机史（纪念版）》；科学哲学与科学史方面则有《世界观（原书第3版）》。相关作者资源涵盖C.G.荣格、威廉·麦圭尔、索努·沙姆达萨尼、加博尔·马泰等。公开资料有限，以上仅据库内图书归纳其出版面貌。

版权信息
前言
第1章初识强化学习
1.1.强化学习及其关键元素
1.2.强化学习的应用
1.3.智能体/环境接口
1.4.强化学习的分类
1.5.如何学习强化学习
1.6.案例：基于Gym库的智能体/环境交互
1.7.本章小结
第3章有模型数值迭代
3.1.有模型策略迭代
3.2.有模型价值迭代
3.3.动态规划
3.4.案例：冰面滑行
3.5.本章小结

常见问题

需要什么基础才能读这本书？

需要基本的线性代数、概率论知识，以及Python编程经验；对机器学习特别是神经网络有初步了解会更顺畅。书中理论部分较完整，但完全没有编程基础的读者会感到吃力。

书中的代码用什么框架实现？

根据资料，书中深度强化学习部分的配套代码基于TensorFlow 2实现。建议读者提前熟悉TensorFlow 2的基本用法，边读边运行代码，效果更好。

这本书覆盖哪些算法？

资料显示，本书涵盖几乎全部主流经典强化学习算法（如资格迹）和深度强化学习算法（如深度确定性梯度策略），并为各章特别是深度强化学习部分配套代码，理论与实现并重。

读者评论

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作者简介

肖智清作者

肖智清，公开资料有限，目前仅知其有作品一种，即《强化学习：原理与Python实现》，常见分类为编程设计。从书名与归类可以判断，其写作围绕强化学习这一机器学习分支展开，兼顾理论原理的讲解与Python语言的代码实现，属于面向编程实践的技术类写作。这类题材通常要求作者既熟悉算法背后的数学与逻辑，又能把抽象概念落到可运行的代码上，因而对读者的动手能力有一定期待。尽管其生平、学历与职业背景等个人信息在库内并无记载，无法进一步介绍，但从该书的选题取向看，作者关注的是把前沿方法转化为可操作的学习材料，写作风格偏向原理与实现并重、以代码辅助理解，适合希望边学边练的读者参考。