强化学习(RL)

强化学习是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。——wiki 强化学习在许多学科都有应用，除了AI外，还包括自动化的控制理论，数学中的运筹学和认知科学。 在机器学习中，通常可以分为有监督学习（分类，回归），无监督学习（聚类，降维）和强

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