Book-Mathematical-Foundation-of-Reinforcement-Learning

强化学习数学基础入门指南

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该书提供强化学习领域的数学友好入门指南,涵盖基本概念到经典算法。通过精心设计的数学讲解和示例,帮助读者理解核心思想。配套中英文视频课程,适合本科生、研究生、研究人员和从业者。基于作者多年教学经验,旨在引导读者进入强化学习领域。

RL-Theory-book - 强化学习理论与算法全面指南

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该书全面介绍强化学习理论，涵盖从基础到前沿的多个主题。内容包括元启发式方法、经典理论、基于价值和策略的方法、连续控制和基于模型的方法等。同时探讨模仿学习、内在动机和多任务学习等新兴领域。书中系统阐述理论基础和算法洞察，适合强化学习研究者和实践者参考。

rl-book - 强化学习理论及Python实现的教程和代码

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本书系统介绍强化学习，从基础理论到具体算法实现，包含基于TensorFlow和PyTorch的代码对照，实现经典和现代深度强化学习算法。提供完整数学推导和高质量代码，适合希望深入理解和应用强化学习的读者。

reinforcement_learning_course_materials - 强化学习完整开源课程资料包括讲义练习和视频

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这个项目提供了全面的强化学习课程资料，包含讲义、练习题及答案和教学视频。内容覆盖从基础到高级的强化学习知识，如马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛方法和时序差分学习等。每个主题配有详细讲解和Python代码实现。所有资料均为开源，适合自学者和教育工作者使用。该资源为强化学习的学习和教学提供了实用全面的材料支持。

easy-rl - 强化学习综合教程从理论到实践

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Easy RL是一本全面的强化学习教程,涵盖从基础理论到高级算法的系统知识。内容包括马尔可夫决策过程、Q学习、策略梯度、PPO和DQN等关键概念。通过实例和项目,读者可掌握核心理论和实践技能。教程提供在线阅读、配套习题、代码和补充资源,适合强化学习初学者系统学习使用。

Mathematics-for-ML - 机器学习数学基础资源大全，线性代数到贝叶斯建模的全面指南

GithubMathematics for Machine Learning信息论开源项目概率论深度学习线性代数

全面的数学资源集合，覆盖机器学习所需的基础和高级数学概念。包括深度学习、概率论、统计学、线性代数和多元微积分，提供书籍、论文和视频讲座链接，帮助系统学习和复习这些重要知识。

reinforcement-learning-an-introduction - Sutton & Barto《强化学习: 介绍 (第2版)》的Python实现

GithubPythonReinforcement LearningSutton & Barto图像分析开源项目算法

该项目提供了Sutton和Barto所著《Reinforcement Learning: An Introduction（第2版）》的Python代码实现，涵盖各章节的示例和性能分析。项目专注于强化学习核心算法的实现和优化，适合打算深入了解和应用强化学习技术的开发者与研究人员。欢迎交流、贡献代码，提升项目质量与完整性。

Practical_RL - 强化学习开源课程：实用技巧与实践

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Practical_RL是一个专注于强化学习实用性的开源课程，提供HSE和YSDA的课堂教学及线上学习支持，涵盖英语和俄语材料。课程从基础理论到实践应用，包括价值迭代、Q学习、深度学习、探索策略、策略梯度方法、序列模型及部分观察MDP等内容。学生可以通过GitHub改进课程，使用Google Colab或本地环境进行实践。适合希望在实际问题中应用强化学习的学生和研究者。

drl-zh - 深度强化学习入门，从零开始实现经典算法

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本课程提供深度强化学习的基础和经典算法的实用入门指导。学习者将从零开始编写DQN、SAC、PPO等算法，并掌握相关理论。课程内容还包括训练AI玩Atari游戏及模拟登月任务。同时详细介绍环境设置和代码实现步骤，支持Visual Studio Code和Jupyter Notebook，确保学习过程流畅高效。

Book3_Elements-of-Mathematics - 数学要素、统计和矩阵知识的优惠资源

Github书籍推荐开源项目教育资源数学矩阵统计学

Book3_Elements-of-Mathematics项目提供《统计至简》、《数学要素》和《矩阵力量》三本数学书籍的优惠链接。这些开源教育资源永久有效，涵盖统计学、基础数学和矩阵理论，适合深入学习数学基础知识。项目鼓励读者参与纠错，并为贡献者提供赠书奖励，旨在提高数学学习效率，为进一步的数学研究和应用打下坚实基础。

DeepLearning - 深度学习概念与技术详解

Aaron CourvilleDeep LearningGithubIan GoodfellowYoshua Bengio开源项目深度学习

本项目解析《深度学习》一书，通过数学推导和Python代码实现，涵盖线性代数、概率论、优化算法等基础知识，以及卷积网络、序列建模等深度学习技术。适用于深度学习初学者和从业者，提供详尽的理论和源码实现，帮助掌握深度学习算法。

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