强化学习：用 Python 构建简单的 RL 代理 – 让机器像猫一样学习！ 😼 嘿，各位编程界的弄潮儿们！今天，咱们不聊那些高深的算法，也不纠结于复杂的神经网络，而是要一起跳进一个更有趣，也更“接地气”的领域：强化学习 (Reinforcement Learning, RL)。 想象一下，你家那只可爱的小猫咪，是怎么学会跳上桌子偷吃小鱼干的？ 🤔 肯定不是你一遍又一遍地教它，而是它自己不断尝试，成功了就奖励，失败了就惩罚，最终摸索出了一条通往美食的“最优策略”。 强化学习，其实就是让机器像小猫一样，通过与环境互动，不断试错，最终学会完成特定任务。是不是感觉很有意思？ 接下来，就让我们一起用 Python 构建一个简单的 RL 代理，让它也拥有像小猫一样“自主学习”的能力！ 1. 什么是强化学习？别被吓到，其实很简单！ 首先，我们来给强化学习下一个定义（尽量不那么学术）： 强化学习是一种让智能体 (Agent) 在一个环境中 (Environment) 通过采取行动 (Action) 来最大化累积奖励 (Reward) 的机器学习方法。 这句话有点长，我们拆开来理解： 智能 …