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表格型的方法Tabular Methods本章我们通过最简单的表格型的方法(tabular methods)来讲解如何使用 value-based 方法去求解强化学习。MDP强化学习的三个重要的要素：状态、动作和奖励。强化学习智能体跟环境是一步一步交互的，就是我先观察一下状态，然后再输入动作。再观察一下状态，再输出动作，拿到这些 reward 。它是一个跟时间相关的序列决策的问题。举个例子，在 t

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链接5.1 机器学习的基本任务机器学习的基本任务一般分为四大类，监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。监督学习、无监督学习比较普遍，大家也比较熟悉。常见的分类、回归等属于监督学习，聚类、降维等属于无监督学习。半监督学习和强化学习的发展历史虽没有前两者这么悠久，但发展势头非常迅猛。图5-1 说明了四种分类的主要内容。5.1.1监督学习监督学习是最常见的一种机器学习类型，其任务的特点就是给定学习