强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个分支，它通过智能体与环境的交互来学习最优策略。本教程将介绍强化学习的实践方法。
基础概念
- 智能体（Agent）：执行动作并感知环境的实体。
- 环境（Environment）：智能体可以与之交互的实体。
- 状态（State）：环境在某一时刻的状态。
- 动作（Action）：智能体可以执行的操作。
- 奖励（Reward）：智能体执行动作后获得的奖励。
实践步骤
- 选择强化学习算法：例如 Q-Learning、Sarsa、Deep Q-Network（DQN）等。
- 定义环境和智能体：根据实际问题定义环境和智能体。
- 训练智能体：使用训练数据来训练智能体。
- 评估智能体：使用测试数据来评估智能体的性能。
示例代码
# 示例代码将引导您如何使用 DQN 算法进行强化学习。
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