这次终于能把强化学习搞懂了！附强化学习最全学习库

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点击上方  蓝字  关注我们 强化学习  是机器学习领域中的一个特殊分支，它与  监督学习或无监督学习  中使用的经典方法截然不然。 其核心目标在于开发一种所谓的“ 智能体” ，该智能体能在各种环境中执行最优动作。 起初，智能体的表现往往不尽如人意，但随着时间的推移，它会通过与环境的不断交互， 采用试错法来调整其策略。 强化学习的魅力在于，同一套算法能使智能体适应截然不同、未知且复杂的条件。 这一特性赋予了它广泛的应用前景，特别是在那些传统方法难以解决的领域： 游戏领域 ：现有方法能够设计出最优的游戏策略，甚至超越人类水平。最知名的例子莫过于国际象棋和围棋。 机器人技术 ：高级算法被融入机器人中，帮助它们移动、搬运物体或完成家庭日常任务。 自动驾驶 ：强化学习技术可用于自动驾驶汽车、控 ………………………………