增强学习

增强学习（Reinforcement Learning）是机器学习的一个分支，旨在通过智能体（Agent）与环境的交互来学习如何做出决策以最大化累积奖励。在增强学习中，智能体通过尝试不同的行动来与环境进行交互，并根据环境的反馈（奖励或惩罚）来调整自己的行为，以获得更好的长期回报。