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课程要求
作者: Morvan 编辑: Morvan
本节内容包括:
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。
如果你觉得这篇文章或视频对你的学习很有帮助，请你也分享它，让它能再次帮助到更多的需要学习的人。
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