文档摘要

7.1 老手艺：单智能体强化学习 摘要：强化学习让镇民不靠程序员手写规则、靠试错与奖励自己学会策略。本节讲 MDP 五元组、贝尔曼方程的直觉、Q 学习的时间差分更新、epsilon 贪婪的探索利用平衡，并用纯 Python 实现表格型 Q 学习，让镇民在网格小镇里自学出绕泥潭的最短路。 学骑车的人没有一个人是看着说明书学会的——摔几次、找手感、慢慢就会了。这种"从后果里学"的功夫就是强化学习，也是学堂的启蒙课。 会员。《7.1 老手艺：单智能体强化学习》收录于灏天文库文集《多智能体系统理论与实践：协作、竞争与博弈》，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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原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/533-%E5%A4%9A%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%90%86%E8%AE%BA%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E5%8D%8F%E4%BD%9C%E7%AB%9E%E4%BA%89%E4%B8%8E%E5%8D%9A%E5%BC%88

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