深度学习1-RL和其他ML方法（监督学习（supervised learning）和非监督学习（unsupervised learning））的关联和区别。

### 1.RL和其他ML方法（监督学习（supervised learning）和非监督学习（unsupervised learning））的关联和区别。

##### Sl:它的基本问题是，当给定一系列带标签的数据时，如何自动构建一个函数来将某些输入映射成另外一些输出。

​    ▪  文本分类：电子邮件是否是垃圾邮件？
​    ▪  图像分类和目标检测：图片包含了猫还是狗还是其他东西？
​    ▪  回归问题：根据气象传感器的信息判断明天的天气。
​    ▪  情感分析：某份评价反应的客户满意度是多少

##### usl:另外一个极端就是所谓的非监督学习，它假设我们的数据没有已知的标签。它的主要目标是从当前的数据集中学习一些隐藏的结构。

##### Rl:RL则处于第三阵营，介于完全监督和完全没有预定义标签之间。

### 2.RL有哪些主要形式，它们之间的关系是什么样的。

RL实体（智能体和环境）以及它们之间的交互通道（动作、奖励和观察）。

实体通过观察环境做出动作，最后获得奖励，

奖励的目的是告诉智能体它有多成功，这是RL最核心的东西。强化（reinforcement）这个术语就出自此，即智能体获得的奖励应该正向或反向地强化它的行为。奖励是局部的，意味着它反映了智能体最近的行为有多成功，而不是从开始到现在累计的行为有多成功。

智能体是通过执行确定的动作、进行观察、获得最终的奖励来和环境交互的人或物。在大多数实际RL场景中，智能体是某种软件的一部分，被期望以一种比较有效的方法来解决某个问题。

对环境的观察形成了智能体的第二个信息渠道（第一个信息渠道是奖励）。你可能会奇怪为什么我们需要这个单独的数据源。答案是方便。观察是环境为智能体提供的信息，它能说明智能体周围的情况。

### 3.RL的理论基础——马尔可夫决策过程。

马尔可夫决策过程（Markov Decisio