第一章：强化学习概述

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第一章：强化学习概述第一章：强化学习概述强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习范式，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过试错学习，以最大化某种累积奖励。与监督学习和非监督学习不同，强化学习没有预先标记好的数据，而是通过与环境的交互来学习最优策略。 1.1 什么是强化学习强化学习的核心思想是：智能体通过与环境交互，接收环境的反馈（奖励或惩罚），并根据这些反馈调整其行为，最终学习到在特定环境中做出最优决策的策略。更具体地说，强化学习可以描述为一个马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。一个典型的强化学习过程包含以下要素：智能体（Agent）：做出决策的学习者。