强化学习是机器学习的一个重要分支，它让机器通过与环境交互来学习如何做出最优决策。本教程将为你介绍强化学习的基本概念和入门级实践。
基本概念
- 状态（State）：机器当前所处的环境状态。
- 动作（Action）：机器可以执行的操作。
- 奖励（Reward）：执行动作后，机器获得的即时奖励。
- 价值函数（Value Function）：预测在给定状态下采取特定动作的长期奖励。
- 策略（Policy）：在给定状态下选择动作的规则。
入门实践
以下是强化学习的一个简单例子：
- 问题：一个智能体在一条直线上行走，需要通过不断调整步长来到达终点。
- 环境：直线，起点和终点。
- 动作：增加步长或减少步长。
- 奖励：到达终点获得奖励，否则获得负奖励。
示例代码
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扩展阅读
强化学习示意图