一、随机环境的定义 在强化学习中，环境（Environment） 指的是智能体所处的世界。智能体通过感知环境状态（state）并执行动作（action），从而获得奖励（reward）并转移到下一个状态。 在前面的讨论中，我们默认环境是确定性的（Deterministic） —— 也就是说，只要智能体
一、引言：为什么需要贝尔曼方程 在强化学习中，我们希望智能体（agent）能够在一个环境（environment）中不断行动，以最大化它获得的累积回报（return）。 但问题在于，未来的回报是未知的 —— 只有在执行了一系列动作之后，才能真正看到结果。 那么，我们如何在当前时刻就知道一个动作是否“
一、状态-动作值函数定义 在强化学习中，智能体在与环境交互的过程中，需要根据当前状态做出一个动作（action），并获得一个奖励（reward）。 然而，智能体并不仅仅关心立即获得的奖励，而是希望在长期内获得尽可能高的回报（return）。 为了实现这一目标，我们需要衡量在不同状态下采取不同动作的“
一、策略（Policy）的概念 在强化学习中，策略（Policy） 是智能体的核心组成部分。它定义
一、引言 在强化学习（Reinforcement Learning, RL）中，智能体（Agent）与环境（Environment）不断交互，通过采取动作获得奖励，并逐步学习如何优化自己的策略。然而，单个奖励往往不能全面反映一次决策的好坏，因为它只描述了当前一步的反馈。为了更准确地衡量智能体的长期收
一、强化学习定义 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，它强调智能体（Agent）通过与环境（Environment）的交互来学习。智能体在每个时刻会根据当前的状态（State, s）选择一个动作（Action, a），环境则会反馈一个奖励（Reward
一、引言 基于内容的过滤（Content-based Filtering）直接利用用户特征与物品特征来完成个性化推荐：把它们编码成向量，在同一空间里做匹配。相比只看行为的协同过滤，这种方法能在冷启动或侧信息丰富
一、引言 推荐系统（Recommender Systems）如今已经成为现代互联网平台的核心组成部分。无论是 电影平台 根据用户的观看记录推荐下一部影片，还是 电商平台 根据浏览与购买行为推送合适的商品，抑或是 社交媒体 自动推荐帖子与视频，这些系统都在深刻地影响着人们的日常生活。 推荐系统的目标往
一、引言 在现代推荐系统中，应用场景的规模往往非常庞大。比如： 电影平台可能拥有上千部以上的电影； 广告推荐系统需要从上百万广告中挑选； 音乐平台的歌曲数量轻松超过一千万；
一、引言 推荐系统在现代互联网应用中扮演着至关重要的角色，它们能够帮助用户从海量信息中快速找到感兴趣的内容。传统的推荐方法主要包括两类：协同过滤（Collaborative Filtering） 和 基于内容的过滤（Content-based Filtering）。其中，基于内容的过滤方法通过分析用
