【强化学习篇】--强化学习从初识到应用

一、前述 强化学习是学习一个最优策略(policy)，可以让本体(agent)在特定环境(environment)中，根据当前的状态(state)，做出行动(action)，从而获得最大回报(G or return)。 通俗点说：学习系统没有像很多其它形式的机器学习方法一样被告知应该做出什么行为，必须在尝试了之后才能发现哪些行为会导致奖励的最大化，当前的行为可能不仅仅会影响即时奖励，还会影响下一步

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