Python 强化学习教程 🚀

什么是强化学习？🤖

强化学习是机器学习的一个分支，通过试错机制让智能体（Agent）在环境中学习最优策略。核心在于奖励信号与状态转移，常用于游戏AI、自动驾驶等领域。

核心概念 🔍

• Agent：执行动作的主体
• Environment：Agent交互的外部世界
• Reward：环境对Agent行为的反馈
• Policy：Agent决策的策略函数
• Q-Learning：经典的值迭代算法
• Deep Q Network (DQN)：结合深度学习的强化学习方法

快速入门步骤 📚

1. 安装依赖

   pip install gym numpy matplotlib
   

2. 创建环境

   import gym
   env = gym.make('CartPole-v1')
   

3. 定义策略

   def choose_action(state):
       return env.action_space.sample()  # 随机动作
   

4. 训练循环

   for episode in range(100):
       state = env.reset()
       done = False
       while not done:
           action = choose_action(state)
           state, reward, done, _ = env.step(action)
   

5. 可视化结果

   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.plot(rewards)
   plt.show()
   

实战项目推荐 🧠

• OpenAI Gym 环境搭建指南
• DQN 实现 Flappy Bird
• 强化学习在游戏中的应用

拓展学习 📚

想要深入理解强化学习的数学基础？点击进入强化学习理论详解章节，包含马尔可夫决策过程（MDP）和贝尔曼方程的推导。

📌 小贴士：强化学习的训练过程可能需要较长时间，建议使用GPU加速或分布式训练框架（如Ray）。

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