欢迎来到强化学习（Reinforcement Learning, RL）实践指南！这是专为希望掌握RL核心概念与实战技巧的学习者设计的资源库。通过本教程，你将了解如何从基础理论过渡到实际项目开发。
🚀 学习路径规划
基础理论
- 理解马尔可夫决策过程（MDP）
- 掌握奖励机制与策略优化
- 学习动态规划与蒙特卡洛方法
- 📚 深入解析RL数学基础
算法实现
- Q-learning与SARSA原理
- 深度Q网络（DQN）实战
- 政策梯度方法应用
- 📌 Python代码示例
框架实践
- 使用TensorFlow/PyTorch搭建环境
- 强化学习在游戏中的应用（如CartPole）
- 📈 可视化训练过程
📚 扩展阅读
🎉 实践建议
- 从简单环境（如OpenAI Gym）开始调试
- 尝试不同奖励函数对策略的影响
- 可视化训练过程中的探索与利用平衡
- 📌 查看完整实验报告