梗直哥深度学习与强化学习3套课程合集-进击算法工程师-Python机器学习实战

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课程体系与核心内容概览
本合集内容丰富，层层递进，大致可分为环境基础、机器学习核心以及高阶算法三大板块：
环境搭建与Python科学计算（基础篇）
学习始于环境，不仅介绍了机器学习的基本概念，还手把手教你配置Anaconda、Jupyter Notebook以及conda命令行操作。同时，重点讲解了数据处理的核心库Numpy（包括数组创建、索引、矩阵运算、排序等）和数据可视化库Matplotlib，为后续的算法实现打下坚实的代码基础。
机器学习核心原理（进阶篇）
这一部分主要介绍了机器学习的基础理论，包括数据集的使用、监督/无监督学习的区别、分类与回归问题的界定，以及机器学习中常见的误区。这是理解后续深度与强化学习的前提，帮助你建立起对AI领域的整体认知框架。
强化学习与深度学习实战（高阶篇）
这是本合集的重头戏，也是“进击算法工程师”的关键所在：
强化学习基础：从Gym游戏环境入手，带你认识强化学习的基本要素。深入探讨马尔可夫决策过程（MDP），理解状态、动作与奖励之间的逻辑关系。
核心算法剖析：课程深入浅出地讲解了多种经典算法，包括策略迭代、时序差分学习（TD）、DQN（深度Q网络）的代码实现原理，以及蒙特卡洛策略梯度和改进型演员评论家算法。通过这些内容，你将掌握智能体如何在动态环境中通过试错进行自我优化。

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