强化学习是机器学习的一个重要分支，通过试错机制让智能体在与环境的交互中学习最优策略。以下是核心知识点：
基础概念 📘
- 定义：智能体根据奖励信号调整行为，以最大化长期累积奖励
- 三要素：
- 状态（State）
- 动作（Action）
- 奖励（Reward）
- 目标：找到最优策略使奖励函数最大化
应用场景 🌍
- 游戏AI：如AlphaGo的棋局决策
- 自动驾驶：路径规划与障碍物规避
- 机器人控制：动态环境中的动作优化
- 推荐系统：用户行为的长期价值建模
强化学习是机器学习的一个重要分支，通过试错机制让智能体在与环境的交互中学习最优策略。以下是核心知识点：