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[编程教程] 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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发表于 2026-1-21 21:03:57 | 显示全部楼层 |阅读模式
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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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