强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，通过智能体与环境的交互来学习最优策略。以下是关键知识点梳理：
1. 核心概念 🧠
- 奖励机制：智能体通过接收环境反馈的奖励信号进行决策
- 状态-动作-奖励：三元组构成学习的基本单元
- 策略函数：定义智能体在特定状态下选择动作的概率分布
2. 算法分类 🧮
| 类型 | 特点 | 典型算法 |
|---|---|---|
| 值迭代 | 通过动态规划优化价值函数 | Q_learning |
| 政策梯度 | 直接优化策略参数 | Policy_Gradient |
| 深度强化学习 | 结合深度神经网络 | Deep_Q_Network |
3. 实践建议 🛠️
- 从经典问题开始：如迷宫导航、游戏AI
- 掌握基础框架：推荐使用RL_Framework进行实验
- 关注最新进展：可参考强化学习前沿了解技术动态