🔥 什么是强化学习？
强化学习是一种通过试错机制让智能体（Agent）学习最优策略的机器学习方法，核心要素包括：
- 奖励信号（Reward Signal）：指导智能体行为的反馈机制
- 状态空间（State Space）：环境所有可能状态的集合
- 动作空间（Action Space）：智能体可执行的动作范围
- 策略函数（Policy Function）：决定动作选择的规则
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🚀 典型应用场景
- 游戏AI（如AlphaGo、Dota 2 AI）
- 自动驾驶（路径规划与决策系统）
- 机器人控制（动态环境适应）
- 推荐系统（用户行为优化）
🧩 核心算法分类
| 类型 | 特点 | 典型算法 |
|---|---|---|
| 值迭代 | 通过价值函数更新策略 | Q-Learning |
| 政策迭代 | 直接优化策略 | SARSA |
| 深度强化学习 | 结合深度神经网络 | Deep_Q_Networks |
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📚 推荐学习资源
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