强化学习之概述

一、强化学习问题 机器学习分为监督学习、非监督学习和强化学习。 监督学习 (supervised learning): 有即时标签的学习 (分类、回归等)。 非监督学习 (unsupervised learning): 无标签学习 (聚类问题)。 强化学习（reinforcement learning）：有延迟奖励的学习问题，介于监督和非监督之间。 强化学习的特点： 没有监督信号，只有奖励信号；

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