machine_learning/reinforcement_learning

🎉 强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习的一个重要分支，专注于通过与环境的交互来学习最优策略。以下是关键内容概览：

📌 基本概念

强化学习的核心是**智能体（Agent）**通过试错与环境互动，目标是最大化累积奖励。

🚀 应用场景

• 自动驾驶：决策路径优化
• 游戏AI（如AlphaGo）：策略学习
• 机器人控制：动作规划
• 推荐系统：用户行为预测

🔍 核心算法

1. Q学习（Q-Learning）：基于价值的算法
2. 深度强化学习（Deep RL）：结合深度学习与强化学习

📚 学习资源

• 机器学习基础概述
• 强化学习实战教程
• 相关论文推荐

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