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2强化学习入门
本章将介绍传统强化学习的基础，并概览深度强化学习。我们将从强化学习中的基本定义
和概念开始，包括智能体、环境、动作、状态、奖励函数、马尔可夫（Markov）过程、马尔可夫
奖励过程和马尔可夫决策过程，随后会介绍一个经典强化学习问题——赌博机问题，给读者提供
对传统强化学习潜在机理的基本理解。这些概念是系统化表达强化学习任务的基石。马尔可夫
奖励过程和价值函数估计的结合产生了在绝大多数强化学习方法中应用的核心结果——贝尔曼
（Bellman）方程。最优价值函数和最优策略可以通过求解贝尔曼方程得到，还将介绍三种贝尔
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