第五章 模型和训练 | 强化学习模型

第五章 模型和训练 1、强化学习模型 强化学习（Reinforcement Learning）是让计算机实现在特定的情况下，通过不断地尝试,从错误中学习,最后找到规律,找到可以获得最大回报的行为。强化学习有四个基本组件，包括输入：环境（States），动作（Actions），回报(Rewards)以及输出：方案（Policy）。和监督学习不同，强化学习没有确定的标签，需要机器自己摸索，每一个动作对

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