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使用RL和DRL算法训练智能体，在gym环境中进行游戏。实现的算法包括DQN\DDQN\DDPG\TD3\SAC算法，包含的游戏环境有toy-text、classic-control、box2d的LunarLander、Atari的Pong。
基于教材：推荐系统实践--项亮。实现了基础推荐系统算法，包括协同过滤及相关改进、隐语义模型、基于图算法。在多个数据集上进行实验。
量化交易+深度强化学习项目。使用DRL智能体进行投资决策，最大化累计奖励值。实现算法有DQN\DDQN\DDPG\TD3\SAC\PPO\REDQ-DDPG\REDQ-SAC\OFENet等模型。交易市场为美股道琼斯工业指数市场。任务包含交易任务和资产分配任务。
