34、机器学习中的决策类型与范式解析

机器学习中的决策类型与范式解析

在机器学习领域，决策类型和学习范式是非常重要的概念。决策类型涉及智能体如何做出行为决策，而学习范式则为理解和设计机器学习算法提供了框架。

马尔可夫决策过程及其扩展

马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）是离散时间随机控制中用于顺序决策的决策理论框架，也是机器学习中强化学习范式的理论基础。它描述了智能体与环境之间的状态、奖励和动作关系。

部分可观测马尔可夫决策过程（Partially Observable Markov Decision Process，POMDP）是马尔可夫决策过程在部分可观测环境下的扩展。POMDP 可以表示为一个五元组 (POMDP = (S, A, P, R, P_o))，其中 (P_o) 是条件观测函数，体现为条件观测概率，即给定当前动作 (A(t) = a_t) 和下一状态 (S(t + 1) = s_{t + 1}) 时，下一观测 (O(t + 1) = o_{t + 1}) 的条件概率，用公式表示为 (P_o (o_{t + 1}|a_t, s_{t + 1}) = P [O (t + 1) = o_{t + 1} | A (t) = a_t, S (t + 1) = s_{t + 1}])，且满足 (\sum_{o\in O} P_o (o’|a, s’) = 1)。在每个时间段，(P (s_{t + 1}|s_t, a_t)) 会导致环境状态的变化，并通过 (P_o (o_{t + 1}|a_t, s_{t + 1})) 获得环境的观测 (o_{t + 1})。

行为决策类型

智能体的行为决策可以分为三种类型：单阶段决策、多阶段决策和顺