我已经着手构建一个学习玩俄罗斯方 block 的人工智能引擎，即一个可以通过调整其启发式等方法来提高其性能的引擎。假设我已经将 GUI 排除在外了——我应该从哪里开始构建引擎呢？作为初学者，我将使用哪些资源来理解其中涉及的机器学习概念？
特别是，我正在寻找基于代码和实际示例的解释 Material ，而不是该主题的数学处理。
最佳答案
这类事情(即创建一个机器人来玩视频游戏)的标准机器学习规则是强化学习。这是一个由许多不同技术/算法组成的广阔领域；也许与您的项目更相关的是Q-Learning。
强化学习的标准论文之一是 Reinforcement Learning: An Introduction ，理查德·萨顿和安德鲁·巴托。刚刚提供的链接会将您带到该书的主页，其中包括该书的公共(public)访问在线版本的链接以及免费 pdf 版本的链接。
这里是demo on YouTube显示了一个基于 RL 的机器人，它已经学会了玩 PacMan 女士。
博客机械师有一个完整的tutorial使用强化学习(Python 语言)构建 PackMan 游戏机器人。我想这肯定是一个很好的起点。
我还会考虑用您选择的语言安装一个好的强化学习库。查看源代码并尝试该库的 API。在 Python 中，(至少)有两个非常好的 RL 库: PyBrain ，和Maja (又名 MMLF)。
使用这些库中的任何一个，您都可以构建一个玩俄罗斯方 block 的机器人；事实上，PyBrain 包含一个基于类似于俄罗斯方 block 的环境的教程。
关于machine-learning - 构建实时游戏玩家模拟器的首选机器学习技术是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/8091877/