强化学习笔记------第一章----强化学习概述（超详细）
强化学习讨论的问题是一个智能体（agent）怎么在一个复杂不确定的环境（environment）里面去极大化他能获得的奖励。首先，我们可以把强化学习和监督学习做一个对比。例如图片分类，===监督学习（supervised learning）==指的是我们有一大堆标注的数据，如飞机、汽车等等，这些图片都要满足独立同分布（i.i.d），意思就是他们之间是没有关联的。然后我们训练一个分类器，为了分辨出这个图片是车辆或是飞机，我们需要将真实的标签给神经网络，去训练这个网络，当网络做出了一个错误的预测，就
