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952 B
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这份资料主要讲解两个实战案例，一个是泰坦尼克生还预测问题( Kaggle 竞赛平台中最经典的入门案例)，另一个是使用 Policy Gradient 实现让程序自己玩雅达利乒乓球游戏。
泰坦尼克生还预测问题会带您走完整个从刚拿到原始数据到构建模型进行预测的完整流程，您会体会到使用机器学习解决问题并不仅仅是调算法接口那么简单。
让程序自己玩乒乓球游戏案例会向您详细的介绍什么是强化学习，什么是Policy Gradient以及它的算法原理，并如何根据算法原理实现比较有趣的功能。
若想要巩固一下所学习到的只是可以进入以下链接进行实战练习：
https://www.educoder.net/shixuns/kz3fixv9/challenges https://www.educoder.net/shixuns/racsth3x/challenges https://www.educoder.net/shixuns/5w9fb6hi/challenges https://www.educoder.net/shixuns/z8flchq9/challenges