【强化学习】1-1-1 强化学习、监督学习和非监督学习

---

title: 【强化学习】1-1-1 强化学习、监督学习和非监督学习
categories:
- Reinforcement Learning
- RL-An Introduction
keywords:
- Supervised Learning
- Unsupervised Learning
- Reinforcement Learning
toc: true
date: 2018-08-26 22:34:32

Abstract: 本文主要介绍强化学习，监督学习，非监督学习之间的不同。
Keywords: Supervised Learning，Unsupervised Learning，Reinforcement Learning

Machine Learning（机器学习）

上文我们曾提到强化学习是机器学习的一种，而机器学习的定义是什么我也不记得了，而可以肯定的是下面这三类算法或者三个learning都属于机器学习，机器学习是个更大的概念：

1. 监督学习
2. 非监督学习
3. 强化学习

监督学习是最常见，也是当前比较火爆的领域，你要是不懂个CNN，神经网络的都不好意思是说自己是做研发的，这些算法都是监督学习。
非监督学习更注重通过算法来找到一些为标记的数据的背后的关系，比如常见的聚类算法。

强化学习，最形象的过程就是学下棋，目标就是赢棋，至于如何走每一步，这就是算法要解决的问题了，不管你怎么折腾，目标明确，就是要赢棋，尽量不输。

本文为节选，完整内容地址：https://face2ai.com/RL-RSAB-1-1-1-Reinforcement-Learning转载标明出处