强化学习是机器学习的一个重要分支，其核心在于通过试错机制让智能体（Agent）学习最优策略。以下是经典算法分类及原理简介：
基础算法
Q-learning 📊
一种无模型算法，通过更新Q值函数来逼近最优策略。SARSA 🔄
基于动作的时序差分学习方法，强调策略的一致性。蒙特卡洛方法 🎲
通过完整episode的回报来更新策略，适合回合制任务。
深度强化学习
Deep Q-Networks (DQN) 🌐
结合深度学习与Q-learning，解决高维状态空间问题。Policy Gradient 🧠
直接优化策略参数，适用于连续动作空间。Actor-Critic 🔄
结合策略梯度（Actor）与值函数估计（Critic）的优势。
扩展学习
如需深入了解强化学习的核心概念，可访问：
/Technology_Tutorials/Reinforcement_Learning/Concepts
或探索算法实现细节：
/Technology_Tutorials/Reinforcement_Learning/Implementation