文档摘要

1.1 什么是强化学习 1.1 什么是强化学习 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习范式，其核心思想是让智能体（Agent）通过与环境（Environment）交互来学习最优策略，以最大化累积奖励（Cumulative Reward）。 与监督学习和无监督学习不同，强化学习没有明确的标签数据指导，而是通过试错（Trial and Error）的方式，从环境中获得的奖励或惩罚信号来调整自身的行为。 会员。《1.1 什么是强化学习》收录于灏天文库文集《强化学习入门：探索智能体的决策之路》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/481-%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%85%A5%E9%97%A8%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E7%9A%84%E5%86%B3%E7%AD%96%E4%B9%8B%E8%B7%AF

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