强化学习为专家解释

强化学习是机器学习的一个领域，其中智能体通过最大化预期累计奖励来学习在环境中做出最优决策。

形式上，强化学习通常通过马尔可夫决策过程（MDP）建模，定义为状态空间、动作空间、转移概率和奖励函数。

核心任务是找到一个策略 π(s)，以最大化预期回报，常用的方法包括值迭代、策略迭代、蒙特卡洛方法和时序差分学习（如 Q 学习、SARSA）。

现代方法如深度强化学习结合神经网络与强化学习算法，以在复杂的高维环境中进行学习。

定义：
强化学习是一种学习范式，智能体通过与环境交互学习策略，以最大化累计奖励，通常建模为马尔可夫决策过程。

来源：
Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press.