2018 年度 GtiHub 开源项目 TOP 25：数据科学 & 机器学习(22)_：2018年度GtiHub开源项目TOP25：数据

如果你在社交媒体上关注了一些研究者，你一定在视频中看到过上面的图像。一个棍形人在地面上奔跑，或者尝试站起来，或者其他一些动作。亲爱的读者，这些就是（人体）动作中的强化学习。

这里有一个强化学习的标志性示例——训练仿真人形来模仿多个动作技能。上面开源项目的链接页面包括代码、示例以及循序渐进的练习指南。

Reinforcement Learning Notebooks

开源地址：https://github.com/Pulkit-Khandelwal/Reinforcement-Learning-Notebooks

这个开源项目是一个强化学习算法集，这些算法来自 Richard Sutton 和 Andrew Barto 所写的书以及其他研究论文，它们在开源项目中以 Python notebooks 的格式呈现。

正如该开源项目的开发者所提到的，如果你在学习的过程中同时进行实操练习，你就能真正学会它。这个项目比较复杂，如果不进行实操或者仅仅像读小说一样去阅读资源内容，你将一无所获。

2018 年度 GtiHub 开源项目 TOP 25：数据科学 & 机器学习(22)