强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习的一个重要分支，其核心思想是通过与环境的交互来学习最优策略。以下内容涵盖 rl-code 的关键知识点和实践资源：
🔍 核心概念
- Agent：决策主体，通过执行动作与环境互动
- Environment：提供状态反馈和奖励机制的外部系统
- Reward Signal：指导 Agent 学习的反馈信号
- Policy：Agent 选择动作的策略函数
🧰 常见工具
| 语言 | 库 | 特点 |
|---|---|---|
| Python | TensorFlow | 高度集成的深度学习框架 |
| Python | PyTorch | 动态计算图优势 |
| Java | RL4J | 适合企业级应用 |
📜 示例代码
import gym
from stable_baselines3 import PPO
env = gym.make('CartPole-v1')
model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=10000)
model.save('cartpole_ppo')