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1.10摇臂赌博机 .mp4
1.11Thomason Sampling..Being Conservative .mp4
1.12Upper Confidence Bound ..Being Optimist .mp4
1.13强化学习优化框架 .mp4
1.14如何设计值函数？ .mp4
1.15小结（一） .mp4
1.16小结（二） .mp4
1.17马尔科夫决策过程（一） .mp4
1.18马尔科夫决策过程（二） .mp4
1.19值函数的迭代算法（一） .mp4
1.1机器学习的类型 .mp4
1.20值函数的迭代算法（二） .mp4
1.2监督学习的“智能”VS强化学习的“智能” .mp4
1.3强化学习的各个领域中的应用（一） .mp4
1.4强化学习的各个领域中的应用（二） .mp4
1.5强化学习的各个领域中的应用（三） .mp4
1.6强化学习框架、强化学习四元组 .mp4
1.7奖励、状态、行为（一） .mp4
1.8奖励、状态、行为（二） .mp4
1.9从行为到策略 .mp4
2.10比较TD和蒙特卡洛方法（一） .mp4
2.11比较TD和蒙特卡洛方法（二） .mp4
2.12N-step TD 算法 .mp4
2.13策略估计方法总结（一） .mp4
2.14策略估计方法总结（二） .mp4
2.15Sarsa算法（一） .mp4
2.16Sarsa算法（二） .mp4
2.17Q-learning算法 .mp4
2.18表格方法 .mp4
2.1Max贝曼优化方程（一） .mp4
2.2Max贝曼优化方程（二） .mp4
2.3动态优化框架 .mp4
2.4Car Rental Example .mp4
2.5Grid World Example .mp4
2.6贴现因子会对最优解产生什么影响？ .mp4
2.7贪婪收敛 .mp4
2.8蒙特卡洛抽样和算法 .mp4
2.9TD算法 .mp4
3.10Monte Carlo Tree Search .mp4
3.1值函数近似 .mp4
3.2值函数近似算法的局限性 .mp4
3.3策略近似算法 .mp4
3.4策略梯度算法 .mp4
3.5Reinforce算法 .mp4
3.6Actor-Critic 算法（一） .mp4
3.7Actor-Critic 算法（二） .mp4
3.8加入世界模型 .mp4
3.9加入世界模型的好处 .mp4
4.1深度强化学习实战 .mp4

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