什么是强化学习？
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种通过试错机制让智能体学习最优策略的机器学习方法。
它模仿生物的学习过程，通过奖励（Reward）和惩罚（Penalty）引导模型决策。
🎯 核心要素：
- 状态（State）：环境当前的描述
- 动作（Action）：智能体可执行的操作
- 奖励（Reward）：对动作的即时反馈
- 策略（Policy）：状态到动作的映射规则
常见算法分类
- 基于价值的方法
- Q-Learning 📈
- Deep Q-Network (DQN) 🧠
- 基于策略的梯度方法
- Policy Gradients 🔄
- Actor-Critic 框架 🤝
- 模型-based 方法
- 使用环境模型预测状态转移
典型应用场景
- 游戏AI（如AlphaGo）🎮
- 机器人路径规划 🤖
- 自动驾驶决策 🚗
- 推荐系统优化 📚
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