机器学习中的强化学习（Reinforcement Learning，简称 RL）与数学紧密相关。以下是一些 RL 中常用的数学概念和公式。
常用数学概念
- 概率论：用于描述不确定事件及其发生可能性的数学分支。
- 线性代数：研究向量空间、线性变换等概念的数学分支。
- 微积分：研究函数、极限、导数、积分等概念的数学分支。
公式示例
以下是一个强化学习中的常见公式：
$$ Q(s, a) = \sum_{s' \in S} Q(s', a) \pi(a | s) + \gamma \max_{a' \in A} Q(s', a') $$
其中，$Q(s, a)$ 表示在状态 $s$ 下采取动作 $a$ 的期望回报，$\pi(a | s)$ 表示在状态 $s$ 下采取动作 $a$ 的概率，$\gamma$ 是折扣因子。
扩展阅读
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