强化学习之概述

什么是强化学习？ 面向智能体的学习–经过与一个环境进行交互来实现目标 经过试错和优化进行学习–用试错后的奖励（或惩罚）进行学习 强化学习 vs 其余机器学习 机器学习web 监督学习：有即时标签的学习（如分类，回归等）机器学习 监督学习要求带标签的数据，这些数据是比较昂贵的 标注数据也是一门学问svg 非监督学习：无标签学习（聚类问题等）函数 无标签数据的数量很是庞大且容易得到学习 强化学习：有延

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