强化学习是机器学习的一个重要分支，它通过智能体与环境之间的交互来学习最优策略。以下是一些基础的强化学习实验：
Q-Learning：一种基于值函数的强化学习方法，通过学习值函数来预测在特定状态下采取特定动作的期望回报。
Sarsa：一种基于策略的强化学习方法，它同时考虑了当前状态和下一个状态。
Deep Q-Network (DQN)：结合了深度学习和强化学习的算法，可以处理高维输入空间。
Policy Gradient：一种直接学习策略的方法，不需要显式地定义值函数。
这些实验可以帮助你更好地理解强化学习的原理和应用。如果你对更深入的内容感兴趣，可以访问本站关于强化学习的课程页面。