课程要求
作者:
编辑:
莫烦
2017-01-06
学习资料:
教程必备模块 ¶
强化学习有一些现成的模块可以使用, 但是那些模块并不全面, 而且强化学习很依赖与你给予的学习环境. 对于不同学习环境的强化学习, 可能 RL 的代码就不同. 所以我们要抱着以不变应万变的心态, 用基础的模块, 从基础学起. 懂了原理, 再复杂的环境也不在话下.
所以用到的模块和对应的教程:
- Numpy, Pandas (必学), 用于学习的数据处理
- Matplotlib (可学), 偶尔会用来呈现误差曲线什么的
- Tkinter (可学), 你可以自己用它来编写模拟环境
- Tensorflow (可学), 后面实现神经网络与强化学习结合的时候用到
- OpenAI gym (可学), 提供了很多现成的模拟环境
快速了解强化学习 ¶
我也会制作每种强化学习对应的简介视频 (在这个学习列表里: 有趣的机器学习), 大家可以只花很少的时间来观看了解这些学习方法的不同之处. 有了一定概念和基础, 我们在这套教材里实现起来就容易多了. 而且不懂的时候也能只花很少的时间回顾就行.
降低知识传递的门槛
莫烦的对教育的态度是: 降低知识传递的门槛，不希望给"学习"设置金钱障碍。
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