来源：大数据文摘
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本文介绍了代码模拟玩21点，在用朴素策略试验后转向了深度学习。
21点又名黑杰克（Blackjack），起源于法国，已流传到世界各地，有着悠久的历史。
随着互联网的发展， 二十一点开始走向网络时代，现在世界各地的赌场都可以看到二十一点。该游戏由2到6个人玩，使用除大小王之外的52张牌，游戏者的目标是使手中牌的点数之和不超过21点且尽量大。
Medium上一位程序员小哥就尝试用代码模拟玩21点，在用朴素策略试验后，小哥又将目光转向了深度学习，一起来看看吧。
上次我们开发了代码来模拟玩21点游戏，并发现了在这类赌局中获胜的关键因素。让我们先来快速回顾一下：
1、赌场的优势在于可以要求21点的玩家（根据不完整的信息）先于庄家拿牌，这使得玩家面临爆牌（bust，玩家的牌总点数超过21）的风险，有些玩家们甚至可能在庄家还未拿牌前就已经自爆了。
2、当玩家的手中牌总点数在12到16之间，并且比庄家点数小时尤为危险（玩家有可能在拿到下一张牌时自爆）。在这种情况下，如果庄家最终的总点数为大，则玩家要么继续拿牌要么放弃拿牌（停牌）。从下图可以清晰看到，总点数在12到16这一区间时玩家赢的几率最低（我们称之为“绝望之谷”）。
赢得赌局或打平的几率随玩家手牌总点数的变化（总点数为21时是必赢，概率为1）
3、最后，我们发现“仅在完全不会自爆时才要牌”的朴素策略就可极大地提高击败赌场的几率，因为这种策略将自爆的风险完全转移给了赌场。
如果你不熟悉21点游戏，那可以看我的上一篇文章，里面介绍了怎么玩以及相应的游戏规则。
文章链接：
https://towardsdatascience.com/lets-play-blackjack-with-python-913ec66c732f \t _blank
深度学习能做得更好吗？
这篇文章的主旨在于弄清楚是否可以通过深度学习找到比上面提到的朴素策略更好的策略。我们将：
- 用我们上次开发的21点模拟器生成数据（进行少量修正使其更适合用作训练算法）
- 编码并训练神经网络玩21点（最优情况下）
