Reinforcement Learning : An Introduction - Sutton, Richard S. ((Adaptative Computation and Machine Learning))
Contiene: I. El problema: 1) Introducción; 2) Retroaliemntación evaluativa; 3) El problema del aprendizaje por refuerzo. II. Métodos de solución elementales: 4) Programación dinámica; 5) Método de Montecarlo; 6) Aprendizaje temporal-diferencia. III. Vista unificada: 7) Rastros de elegibilidad; 8) Generalización y función de aproximación; 9) Planificación y aprendizaje; 10) Dimensiones del aprendizaje por refuerzo.