强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，通过Agent与Environment的交互来学习最优策略。以下是Python实现的核心要点：

1. 环境准备 🛠️

确保安装以下依赖： 

pip install numpy pandas gym tensorflow

📌 点击了解Gym库的详细用法

Python_Environment

2. 核心概念 🧠

  • Agent：决策主体（如机器人、游戏AI）
  • Environment：交互场景（如迷宫、模拟器）
  • Reward：反馈信号（正负强化）
  • Policy：策略函数（动作选择规则）
Reinforcement_Learning_Concepts

3. 简单示例：Q-Learning 🧮

import gym
env = gym.make('CartPole-v1')
for episode in range(10):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        action = env.action_space.sample()  # 随机动作
        state, reward, done, _ = env.step(action)
    env.close()

📌 深入探索强化学习算法

Python_Code

4. 进阶建议 📈

  • 学习TensorFlow或PyTorch实现深度强化学习
  • 掌握OpenAI Gym的环境设计原理
  • 研究Monte Carlo与Temporal Difference方法差异
Deep_Reinforcement_Learning