强化学习入门教程 🤖

强化学习是机器学习的一个重要分支，通过让智能体（Agent）在与环境的交互中学习最优策略，从而实现目标。以下是核心知识点：

基础概念 📚

• 马尔可夫决策过程（MDP）
  系统的核心框架，包含状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）和转移概率（Transition Probability）

  

• 奖励机制
  智能体通过获得正负奖励信号来评估行为效果

  

• 探索与利用（Exploration vs Exploitation）
  平衡尝试新动作与执行已知最优动作的策略

  

应用场景 🌍

• 游戏AI（如AlphaGo）
• 自动驾驶决策系统
• 机器人路径规划
• 推荐系统优化

学习资源 🌐

深入学习强化学习算法
观看可视化教学视频
尝试交互式实验平台

📌 提示：学习时建议先理解概率论与动态规划基础，这对掌握强化学习至关重要。