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am 1. März 2000
This is probably one of the best book I have read in the past 1 year.
The authors present the subject with an excellent balance of mathematical, computational and intuitive material. The book also includes plenty of real-life examples to explain the concepts and motivations for the algorithms.
The book starts with examples and intuitive introduction and definition of reinforcement learning. It follows with 3 chapters on the 3 fundamental approaches to reinforcement learning: Dynamic programming, Monte Carlo and Temporal Difference methods. Subsequent chapters build on these methods to generalize to a whole spectrum of solutions and algorithms.
The book is very readable by average computer students. Possibly the only difficult one is chapter 8, which deals with some neural network concepts.
I highly recommend this book to anyone who wants to learn about this subject.
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The book is easy and interesting to read. The diagrams, especially those on TD, throw a great deal of insight on the basic concept of TD. The intuitive ideas behind RL are developed clearly. At the same time all the fundamental concepts are made mathematically precise using very simple language and notation. Anybody new to RL should find this book extremely useful.
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am 6. Juli 2011
Nachdem ich das Buch jetzt einige Wochen habe kann ich es kaum noch aus der Hand legen.
Auch wenn ich erst die Hälfte des Buches durch habe:
Der Text ist gut geschrieben, es wird mit einigen Beispielen versucht die Algorithmen deutlich zu machen.
Die Autoren sind bekannte Größen auf dem Gebiet des Reinforcement Learnings, d.h. sie verstehen definitiv was sie schreiben.
Lediglich die Formeln haben es in sich, was sich aber in dem Bereich nicht vermeiden lässt, da Reinforcment Learning komplex ist.

Das Buch eignet sich für versierte Leser, die schon einiges an mathematischem Vorwissen mitbringen. Empfehlenswert sind sicher auch einige Grundlagen zu neuronalen Netzen (wenn auch keine Voraussetzung).
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am 27. Januar 2010
The book "Reinforcement Learning: ..." by Sutton and Barto is written in an simple and lovely style. It has a good overview and a clear distinction in the theoretical parts of the subject. Every chapter follows these distinguish points of view. Some point of views are for example the Value Iteration (VI) and Q-Learning (QL).
In that way, it represent a very good base for learning the theoretical aspects of reinforcement learning. It is extended with helpful graphs to get the right view of the difference between VI and QL.
Finally, it is written in a lovely easy style. So it is very good to read and understand.

So, have lot of fun with this fundamental book - Greetings
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am 20. Oktober 1998
If you are interested in AI or more specifically, RL, I recommend buying and reading this book! It is well structured, concise, and complete. I feel like I have a strong background in Reinforcement Learning after reading this book and working some of the example problems.
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am 29. Januar 2003
I had no previous knowledge in A.I. when I read the book, but I had no problems working through the book. The examples are well-explained and well-illustrated, and it is possible to aquire the same results running some MATLAB simulations.
The authors give a good introduction to the field. I think it's a great book for beginners, but pros might become impatient with the detailed explanations.
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am 15. Juni 1999
The book covers all of the basic algorithms in Reinforcement Learning. The exposition mixes theoretical justifications for the algorithms with practical examples. The authors are very expert, and the exposition is very accurate.
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am 7. Mai 1999
Why are you holding solution manual? I'm a college graduate with degree in ME. Stop torturing us. Share the information, please.
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