强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习的一个重要分支，通过让智能体与环境互动来学习最优策略。以下是关键知识点：
1. 核心概念
- 奖励机制：智能体通过接收奖励信号指导学习过程 💡
- 状态与动作：环境状态决定智能体可采取的动作范围 🔄
- Q-Learning算法：经典的值迭代方法，通过Q表更新策略 📊
2. 典型应用场景
- 游戏AI（如AlphaGo） 🎮
- 自动驾驶决策系统 🚗
- 机器人路径规划 🤖
- 推荐系统优化 📈
3. 学习资源推荐
- tutorials/RL_Tutorial：深入解析强化学习数学基础 📘
- tutorials/RL_Implementation：Python代码实战演示 🧠
- tutorials/RL_Theory：马尔可夫决策过程详解 🔄
4. 进阶方向
- 深度强化学习（DRL） ⚡
- 多智能体系统 🤝
- 基于模型的强化学习 🧩
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