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它解决了什么

这个项目是一本完整的教科书，教授如何在结果不确定时做出好的决策。它阐述了决策背后的数学问题——比如选择行动以最大化奖励或最小化风险——然后逐步讲解解决这些问题的算法。对于需要结构化、严谨介绍该领域的学生、研究人员和从业者来说，它非常有用。

它是如何工作的

本书按章节和部分组织，每部分涵盖一类决策问题（例如，概率模型、规划、强化学习、博弈论）。对于每个主题，它陈述了基本的数学表述，然后以伪代码或实现形式呈现算法，并经常包含实例演算。仓库还通过勘误表跟踪印刷版的更正，包括方程、图形和代码的修复。读者可以在GitHub上提交问题以报告错误、提出改进建议或请求缺失的主题。

适合谁

目标读者是任何具有扎实数学和编程背景、希望学习不确定性下决策的人——典型读者是高年级本科生、研究生或AI、机器人、运筹学和经济学等领域的专业人士。README明确欢迎所有读者的反馈，包括对示例和练习的建议。

亮点

• 覆盖面广：从基础概率和贝叶斯网络到马尔可夫决策过程、部分可观察MDP和博弈论。
• 每个算法都配有数学推导和清晰的伪代码或代码片段。
• 作者积极维护勘误表，纠正了印刷版中的数十个拼写错误和技术细节。
• 本书在algorithmsbook.com上公开在线提供，并有公共问题跟踪器供社区输入。