强化学习

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强化学习

机器学习(ML)分为三个分支：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习(SL):关注在给定标记训练数据的情况下获得正确的输出无监督学习(UL):关注在没有预先存在的标签的情况下发现数1 强化学习介绍(摘自维基百科) 2 马尔科夫决策过程与强化学习动态规划算法2.1 策略提升定理2.2 策略迭代算法2.3 值迭代算法2.4 策略迭代和值迭代的收敛性3 强化学习的基本算法

一、预备知识1、什么是强化学习？定义：强化学习(Reinforcement Learning,RL),又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体(agent)在与环强化学习(Reinforcement Learning)是一个机器学习大家族中的分支，由于近些年来的技术突破，和深度学习(Deep Learning) 的整合，使得强化学习有了进一步的

强化学习(Reinforcement learning)是机器学习的一个领域，主要研究智能主体在环境中应该怎样采取行动以最大化所获得的累积奖励。这类似于心理學行為主義理論关于人类学习行为的相关描述。人类在学强化学习是一种试错方法，其目标是让软件智能体在特定环境中能够采取回报最大化的行为。强化学习在马尔可夫决策过程环境中主要使用的技术是动态规划(Dynamic Programming)。流

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