马尔科夫决策过程，强化学习，深度强化学习，Q-learning 入门 一看就懂

马尔科夫性：即无后效性，下一个状态只和当前状态有关而与之前的状态无关。马尔科夫过程：马尔科夫过程是随机过程的一种。可以理解为，在满足马尔科夫性质的条件下，状态与状态之间的转换过程即为马尔科夫过程。这个过程只有状态和状态转移概率，是不涉及动作的。 马尔科夫决策过程：考虑了动作策略的马尔科夫过程，即系统下个状态不仅和当前的状态有关，也和当前采取的动作有关。强化学习：是依靠环境给予的奖惩来学习的，因此对应的马尔科夫决策过程还包括奖惩值 这几者的区别详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/80884389 马尔科夫决策推荐两篇文章

https://blog.csdn.net/liweibin1994/article/details/79079884

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强化学习及其经典算法——Q-learning（文章中结合了实例，容易理解）

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强化学习如何解决问题以及适合解决什么样的问题？ 如何解决问题：https://blog.csdn.net/broadview2006/article/details/79076736解决什么问题： 序贯决策问题 https://blog.csdn.net/songyunli1111/article/details/84453457 从强化学习到深度强化学习（注意经验池和目标网路） 深度强化学习(DRL) = 强化学习(RL) + 深度学习(DL)

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