强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个重要分支，它通过智能体与环境的交互来学习最优策略。下面是一些关于强化学习的基本概念和特点。
核心概念
- 智能体（Agent）：进行决策的实体，例如机器人、软件程序等。
- 环境（Environment）：智能体所处的外部世界，提供状态和奖励。
- 状态（State）：智能体在环境中的位置或情况。
- 动作（Action）：智能体可以执行的操作。
- 奖励（Reward）：智能体执行动作后从环境中获得的反馈。
- 策略（Policy）：智能体在给定状态下选择动作的规则。
特点
- 自学习：强化学习通过与环境交互，不断学习最优策略。
- 自适应：智能体可以根据环境的变化调整自己的行为。
- 应用广泛：强化学习在游戏、机器人、推荐系统等领域都有应用。
应用实例
- AlphaGo：通过强化学习击败了世界围棋冠军。
- 自动驾驶：利用强化学习让汽车学会驾驶。
- 推荐系统：通过强化学习优化推荐算法。
Reinforcement Learning
扩展阅读
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