强化学习基础教程 🤖📘

欢迎来到强化学习（Reinforcement Learning, RL）入门指南！这是人工智能领域中一个充满挑战与趣味的分支，通过让智能体与环境互动来学习最优策略。🔍✨

什么是强化学习？

强化学习是一种机器学习方法，智能体通过试错机制与环境进行交互，根据奖励信号调整行为。

核心目标：最大化累计奖励
典型场景：游戏AI、机器人控制、自动驾驶
关键要素：
- 状态（State）📍
- 动作（Action）🕹️
- 奖励（Reward）💰
- 策略（Policy）📝

Reinforcement_Learning

学习路径推荐

先修知识：熟悉Python基础与机器学习概念
工具准备：
- 安装Python环境
- 推荐使用Jupyter Notebook或Colab
学习资源：
- 《Reinforcement Learning: An Introduction》（经典教材）
- RL实战项目库

Q_Learning

基础算法：Q学习

Q学习是一种无模型算法，通过更新Q值表来逼近最优策略。

# 示例代码片段
import numpy as np

# 初始化Q表
q_table = np.zeros([state_space, action_space])

# Q学习更新公式
q_table[state, action] = q_table[state, action] + alpha * (reward + gamma * np.max(q_table[new_state, :]) - q_table[state, action])

📌 注意：需根据具体问题调整学习率（alpha）与折扣因子（gamma）

Python_Code

实践建议 📚

从简单环境开始（如CartPole、MountainCar）
可视化训练过程以观察策略收敛
参考RL进阶教程深化理解

扩展阅读 🌐

Reinforcement_Learning_Example