强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习领域的一个分支，它通过智能体与环境的交互，使智能体能够学习到最优策略。以下是强化学习基础教程的概述。
基本概念
- 智能体（Agent）：在环境中进行决策并采取行动的实体。
- 环境（Environment）：智能体所处的环境，能够对智能体的行动做出响应。
- 状态（State）：描述环境当前状态的变量集合。
- 动作（Action）：智能体可以采取的行动。
- 奖励（Reward）：环境对智能体采取的动作的反馈。
常见算法
- Q-Learning
- SARSA
- Deep Q-Network（DQN）
实践案例
您可以访问我们的 深度强化学习教程 了解更多关于深度强化学习的内容。
Q-Learning 算法流程图
总结
强化学习是一个充满活力的研究领域，具有广泛的应用前景。希望这篇基础教程能帮助您对强化学习有一个初步的了解。