强化学习（一）—— 基本概念及马尔科夫决策过程（MDP）
1、策略与环境模型 强化学习是继监督学习和无监督学习之后的第三种机器学习方法。强化学习的整个过程如下图所示： 具体的过程可以分解为三个步骤： 1）根据当前的状态 $s_t$ 选择要执行的动作 $ a_t $。 2）根据当前的状态 $s_t $ 和动作 $ a_t ...
原文：强化学习（基本概念）
概述 强化学习 Reinforcement Learning，简称RL 是机器学习的一个重要分支。在强化学习中，包含两种基本的元素：状态与动作，在某个状态下执行某种动作，这便是一种策略，学习器要做的就是通过不断地探索学习，从而获得一个好的策略。例如：在围棋中，一种落棋的局面就是一种状态，若能知道每种局面下的最优落子动作，那就攻无不克 百战不殆了 若将状态看作为属性，动作看作为标记，易知：监督学习和 ...
2019-01-17 11:39 0 2884 推荐指数：
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