其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做，而RL是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报。在很多场景中，当前的行动不仅会影响当前的rewards，还会影响之后的状态和一系列的rewards。RL最重要的3个特定在于：
(1) 基本是以一种闭环的形式；
(2) 不会直接指示选择哪种行动（actions）；
(3) 一系列的actions和奖励信号（reward signals）都会影响之后较长的时间。
1.1 定义
强化学习是机器学习的一个重要分支，是多学科多领域交叉的一个产物，它的本质是解决 decision making 问题，即自动进行决策，并且可以做连续决策。
它主要包含四个元素，agent，环境状态，行动，奖励, 强化学习的目标就是获得最多的累计奖励。
我们列举几个形象的例子：
小孩想要走路，但在这之前，他需要先站起来，站起来之后还要保持平衡，接下来还要先迈出一条腿，是左腿还是右腿，迈出一步后还要迈出下一步。
小孩就是 agent，他试图通过采取行动（即行走）来操纵环境（行走的表面），并且从一个状态转变到另一个状态（即他走的每一步），当他完成任务的子任务（即走了几步）时，孩子得到奖励（给巧克力吃），并且当他不能走路时，就不会给巧克力。
上图中agent代表自身，如果是自动驾驶，agent就是车；如果你玩游戏它就是你当前控制的游戏角色，如马里奥，马里奥往前走时环境就一直在发生变化，有小怪物或者障碍物出现，它需要通过跳跃来进行躲避，就是要做action（如向前走和跳起的动作）；无人驾驶的action就是车左转、右转或刹车等等，它无时无刻都在与环境产生交互，action会反馈给环境，进而改变环境，如果自动驾驶的车行驶目标是100米，它向前开了10米，那环境就发生了变化，所以每次产生action都会导致环境改变，环境的改变会反馈给自身（agent），就是这样的一个循环；反馈又两种方式：1、做的好（reward）即正反馈，2、做得不好（punishment惩罚）即负反馈。Agent可能做得好，也可能做的不好，环境始终都会给它反馈，agent会尽量去做对自身有利的决策，通过反反复复这样的一个循环，agent会越来越做的好，就像孩子在成长过程中会逐渐明辨是非，这就是强化学习。