强化学习为初学者讲解

强化学习是一种机器学习方法，计算机通过尝试并从经验中学习来做出决策。

可以把它想象成一个游戏，计算机选择一个动作，并因此获得奖励或惩罚。

目标是通过多次尝试找出哪些动作最好，以获得尽可能多的奖励。

例如，机器人可以通过尝试什么有效什么无效来学习如何在房间里移动。

这样系统会越来越擅长做出好的决策，即使之前并不确切知道什么是正确的。