强化学习教程

强化学习是机器学习的一个重要分支，它使机器能够在没有明确指导的情况下学习如何做出最优决策。以下是一些关于Python中强化学习的基础教程。

基础概念

1. 奖励和惩罚：在强化学习中，机器通过奖励和惩罚来学习。
2. 策略：策略是机器学习如何行动的规则集。
3. 价值函数：价值函数预测策略在给定状态下采取特定动作的长期奖励。

实践教程

以下是一些关于Python中强化学习的实践教程：

• 环境搭建
• 基础算法
• 案例研究

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强化学习算法的流程图可以帮助我们更好地理解其工作原理。

希望这些教程能够帮助你更好地了解Python中的强化学习。如果你有任何疑问，欢迎在社区中提问。