强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习的一个重要分支，其核心目标是让智能体通过与环境的交互，学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是其关键要素：
📍 核心概念
智能体（Agent）
执行动作的主体，例如自动驾驶汽车或游戏AI。环境（Environment）
智能体所处的外部系统，如棋盘或机器人运动空间。奖励（Reward）
环境对智能体行为的反馈信号，正负奖励引导决策方向。策略（Policy）
智能体选择动作的规则，如ε-贪心算法（ε-Greedy）
🚀 典型应用场景
- 游戏AI（如AlphaGo）
- 机器人路径规划
- 推荐系统优化
- 自动驾驶决策
📚 延伸学习
欲深入了解强化学习进阶知识，可访问 Reinforcement_Learning_Advanced 路径。