Q-Learning 是一种无监督的学习算法，常用于解决强化学习问题。以下是一些关于 Python 中 Q-Learning 的基础教程。

基础概念

  • Q-Learning 是一种通过预测来学习最佳策略的方法。
  • 状态（State）：指环境中的当前情况。
  • 动作（Action）：指在当前状态下可以采取的操作。
  • 奖励（Reward）：指采取某个动作后，系统获得的回报。

教程步骤

  1. 安装必要的库：首先，确保你已经安装了 numpy 和 matplotlib 库。
  2. 定义环境：创建一个简单的环境，比如一个网格世界。
  3. 初始化 Q 表：Q 表用于存储每个状态和动作的 Q 值。
  4. 选择动作：根据 Q 表选择动作。
  5. 更新 Q 表：根据选择的动作和获得的奖励更新 Q 表。
  6. 重复步骤 4 和 5：直到达到一定的迭代次数或满足其他终止条件。

示例代码

# 这里是 Q-Learning 的一个简单示例代码，你可以在这里找到更多详细内容。
[示例代码链接](/AI_Tutorials/Machine_Learning/Tutorials/Q_Learning_Python_Example)

扩展阅读

Q-Learning 示例