本文来自于csdn，本文中通过探讨状态空间的利用和探索，来进行人工智能中的强化学习。在有监督学习（supervisedlearning）中，训练数据中包含了数据样本的目标。不过现实中可没有上帝一样的监督者给出这些目标或答案！强化学习（reinforcementlearning）是人工智能（AI）的一个重要分支，它也是DeepMind的阿尔法狗（AplhaGo）得以实现的一块基石。在强化学习中，虽然没有现成的答案，但是代理（agent）仍然必须决定如何行动（action）来完成它自己的任务。在没有训练数据的情况下，代理从经验中学习。它通过反复的试错来收集训练样本（“这个动作很好，那个动作很糟糕”