强化学习

强化学习(Reinforcement Learning)的输入数据作为对模型的反馈,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。与监督式学习之间的区别在于,它并不需要出现正确的输入/输出对,也不需要精确校正次优化的行为。强化学习更加专注于在线规划,需要在探索(在未知的领域)和遵从(现有知识)之间找到平衡。

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