强化学习怎么入门好？
本课程来自清华大学计算机系唐杰老师。 授课教师主页： http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/jietang/ 课程主页：https://www.aminer.cn/aml 第十八讲 强化学习 最优策略并不唯一 ​	  \pi_\theta(s,a)=\mathbb{P}[a|s,a]   推荐阅读 华年ss：《高级机器学习》第一讲 机器学习简介 华年ss：《高级机器学习》第二讲 有监督学习(上) 支持向量机 华年ss：《高级机器学习》第二讲 有监督学习(下) 深度前馈网络 华年ss：《高级机器学习》第三讲 (上) 无监督学习 华年ss：《高级机器学习》第三讲 (下) 概率主题模型 华年ss：《高级机器学习》第四讲 矩阵分解与推荐 华年ss：《高级机器学习》第五讲 非参贝叶斯模型 华年ss：《高级机器学习》第六讲 概率图模型 华年ss：《高级机器学习》第七讲 近似推断算法 华年ss：《高级机器学习》第八讲 集成方法 华年ss：《高级机器学习》第九讲 卷积神经网络 华年ss：《高级机器学习》第十讲 序列建模：循环与递归网络 华年ss：《高级机器学习》第十一讲 自编码器 华年ss：《高级机器学习》第十二讲 表示学习 华年ss：《高级机器学习》第十三讲 网络的表示学习 华年ss：《高级机器学习》第十四讲 自动机器学习 华年ss：《高级机器学习》第十五讲 对抗学习 《高级机器学习》第十六讲 生成对抗网络与深度无监督学习课程第五讲、第六 讲高度重复，所以不再单独写文 华年ss：CS294-158 第五、六讲 生成对抗网络 华年ss：《高级机器学习》第十七讲 在线学习--随机老虎机  华年ss：CS294-158 第十二讲 强化学习中的表示学习 