强化学习入门2 📚 mdash 初识MDP 💡

在探索强化学习的世界时，我们首先需要了解一个重要的概念——马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。它就像是游戏规则，定义了智能体如何与环境互动的基本框架。🔍

MDP由几个关键组件组成：状态（State）、动作（Action）、转移概率（Transition Probability）和奖励（Reward）。这些元素共同决定了智能体的行为策略。🎯

状态（State）代表智能体当前所处的情况或位置；动作（Action）则是智能体可以采取的操作；转移概率（Transition Probability）描述了在给定状态下采取某个动作后，智能体会转移到哪个新状态的概率；而奖励（Reward）则反映了采取某一动作后的即时反馈，引导智能体做出更优选择。💰

通过理解MDP，我们可以更好地掌握强化学习的核心思想，即让智能体学会在不确定环境中最大化累积奖励。🚀

希望这篇简短的介绍能帮助你开始你的MDP之旅！如果你有任何疑问或想要深入了解，请继续关注后续内容！📚✨