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强化学习
监督学习
监督学习 从训练资料中学到或者建立一个模式,并依此模式推测新的实例。训练资料是由输入数据和预期输出数据组成。模式的输出可以是一个连续的值(称为回归分析)或者分类标签(称为分类)。 非监督学习 没有给定事先标记过的训练示例,自动对输入的数据进行分类或分群。 强化学习 智能体以“试错”的方式进行学习,通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为,目标是使智能体获得最大的奖赏。在强化信号上,强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价,而不是告诉强化学习系统(reinforcement learning
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2019-03-04
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