文章目录 1.强化学习概述基本组成主要算法类别应用领域 2.优质在线学习资源 1.强化学习概述 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习的一个子领域,它涉及智能体(agent)通过与环境的交互来学习如何在给定的任务中最大化某种累积奖励。 强化学习不同于监督学习,它不依赖于预先标注的输入/输出对,而是通过试错的方法发现奖励信号最大化的策略。 基本组成 智能体(Agent):执行行动的实体。环境(Environment):智能体执行行动的地方。状态(State):环境在某一时刻<