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1.3 与其他范式区别 本节摘要：监督学习有标签、优化预测误差；无监督学结构；RL 优化长期回报、数据来自策略自身。Bandit 无状态；RL 有序列依赖。 你能学到什么 用表格对比 SL/UL/RL 说明 contextual bandit 与 full RL 边界 举例 RL 适用与不适用的任务 三范式对照 维度 | 监督学习 | 无监督学习 | 强化学习 数据 | (x,y) 标签 | 无标签 x | (s,a,r,s') 轨迹… 会员。《1.3 与其他范式区别》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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