🎉 强化学习入门教程 🚀

什么是强化学习？

强化学习是一种通过试错机制让智能体（Agent）学习最优策略的机器学习方法，核心目标是最大化长期奖励。

核心概念

• 智能体（Agent）：执行动作的主体
• 环境（Environment）：智能体交互的外部世界
• 状态（State）：环境在某一时刻的描述
• 动作（Action）：智能体对环境的决策
• 奖励（Reward）：环境对动作的反馈信号
• 策略（Policy）：智能体选择动作的规则

常见算法类型

1. Q-learning
2. SARSA
3. 深度强化学习（DRL）
4. 策略梯度（Policy Gradient）
5. Actor-Critic 框架

实践示例

• 用Python实现经典迷宫导航问题
• 使用TensorFlow/PyTorch训练AI玩Atari游戏
• 应用强化学习优化推荐系统

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学习资源推荐

• 📚 《Reinforcement Learning: An Introduction》（经典教材）
• 🎥 MIT OpenCourseWare 教学视频
• 🧠 深度强化学习可视化工具（点击体验）

本教程由机器学习知识图谱提供，持续更新中！