强化学习入门指南 🤖📚

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种通过试错机制让智能体（Agent）学习最优策略的机器学习方法。其核心思想是：智能体在与环境的交互中，通过奖励信号调整行为，以最大化长期累积奖励。

核心概念 📌

• Agent：执行动作的主体，例如自动驾驶汽车或游戏AI
• Environment：Agent所处的外部世界，可以是模拟环境或真实场景
• Reward：环境对Agent行为的即时反馈，用于指导学习方向
• Policy：Agent选择动作的策略，决定"做什么"和"如何做"

学习流程 🧭

1. 初始化策略（Policy）
2. 与环境交互，获取状态（State）和奖励（Reward）
3. 更新策略，优化决策路径
4. 重复训练直至收敛

应用场景 🌍

• 游戏AI（如AlphaGo）
• 机器人路径规划 🤖
• 自动驾驶系统 🚗
• 推荐算法优化 📈

扩展阅读 🔍

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强化学习的数学基础包含马尔可夫决策过程（MDP），建议结合MDP原理详解深入理解。