强化学习（Reinfoecement Learning，RL）：系列文章索引
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在特定的环境中采取行动，通过与环境的交互学习到最优的策略，以最大化某种累积奖励。这一学习框架受到了心理学中行为主义理论的启发，特别关注行为与后果之间的关系。强化学习因其能够在不确定性和复杂动态环境中学习有效策略的能力，在。作者将分两个方向对强化学习进行介绍和学习，分别是。若你
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强化学习（Reinfoecement Learning，RL）：系列文章索引
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在特定的环境中采取行动，通过与环境的交互学习到最优的策略，以最大化某种累积奖励。这一学习框架受到了心理学中行为主义理论的启发，特别关注行为与后果之间的关系。强化学习因其能够在不确定性和复杂动态环境中学习有效策略的能力，在 游戏、自动驾驶、机器人控制、资源管理 等领域展现出了巨大潜力。
作者将分两个方向对强化学习进行介绍和学习，分别是 基本理论 和 实战演练 ：
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基本理论：
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实战演练
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