Icesuns‘s blogs

转载于icesuns的《Reinforcement Learning(1)》强化学习简介强化学习（英语：Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。强化学习涉及很多学科，...

【转自本人个人博客 icesuns】 Reinforcement Learning(2)——MDPs 上一篇文章强化学习——简介简单介绍了一下强化学习的相关概念。这篇博客将引入 马尔科夫决策过程(Markov Decision Processes, MDPs)对强化学习进行建模。这篇文章，将对马尔科夫决策过程以及Q-leaning进行介绍。马尔科夫过程 定义: 若随机过程 {Xn,...