强化学习代码教程

强化学习是机器学习的一个重要分支，它通过智能体与环境的交互来学习最优策略。以下是一些基础的强化学习代码示例。

1. 环境搭建

首先，确保你已经安装了Python环境。接下来，你可以通过以下命令安装一些常用的库：

pip install gym
pip install stable-baselines3

更多关于环境搭建的信息，请参考本站环境搭建教程。

2. 简单示例

以下是一个使用gym和stable-baselines3实现的简单CartPole环境：

import gym
from stable_baselines3 import PPO

env = gym.make("CartPole-v1")
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=10000)

env.close()

3. 图片展示

下面是一个CartPole环境的示例图片。

4. 扩展阅读

如果你对强化学习有更深入的兴趣，以下是一些推荐的扩展阅读：

• 强化学习基础教程
• 深度强化学习

希望这个教程能帮助你入门强化学习！