强化学习、监督学习、无监督学习是什么

1 强化学习

1.1 定义

强化学习是机器学习学习方式的一种，是让计算机实现从一开始完全随机的进行操作，通过不断试错的方式去总结出每一步的最佳行为决策，基于环境给予的反馈，去调整自己的行为决策，从而对未来的行为给出最优决策。强化学习已广泛应用于无人驾驶、机器人控制、游戏对弈、推荐系统中。

1.2 机器学习分类

根据学习范式的不同，机器学习可划分为有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。

（1）监督学习：

训练数据有标签，通过算法建模，学习出数据输入与标签之间的映射关系，从而对未来的输入进行标签预测。根据标记信息的“离散”或“连续性”，监督分为“分类”和“回归”两类。如，神经网络、支持向量机、近期邻居法、高斯混合模型、朴素贝叶斯方法、决策树和径向基函数分类等。
（2）无监督学习：

训练数据无标签，通过算法建模，学习总结出数据中的共性模式，从而对未来的数据进行编码、聚类等。如，PCA、k-means聚类等。
（3）半监督学习：

训练数据中少量标注样本和大量未标注样本，半监督学习是介于有监督学习和无监督学习两者之间的学习技术，它同时利用有标记样本与无标记样本进行学习。通过算法建模，学习出数据输入与标签之间的映射关系，从而对未来的输入进行标签预测。
（4）强化学习：

训练数据无标签，但需要学习环境给出反馈，基于环境给出的反馈来不断优化调整自己的行为决策。从而对未来的行为给出最优决策。如，Q-Learning、DQN、蒙特卡洛方法等。

1.3 强化学习组成部分

强化学习主要由两个主体、四个部分组成。

（1）两个主体

Agent：代理人，即采取行动的个体，如玩家。
Environment：环境，能对行动产生反馈，如游戏规则。

（2）四个部分

<A, S, R, P> Action space ， State space ，Reward， Policy

A：动作空间，即Agent采取行动的所有动作空间。如对于贪吃蛇游戏，就是上下左右的离散操作空间；而对于驾驶类游戏，则是向左向右和液氮加速等的连续空间。
S：状态空间，对于Agent采取行动后的反馈状态。贪吃蛇的身体长度位置、卡丁车的速度位置等，都是State。
R：奖励，实数值，顾名思义，就是奖赏或惩罚。
P：策略，即Agent在状态s ∈ S s\in Ss∈S下会采取什么行动a ∈ A a\in Aa∈A。

强化学习，就是在环境E下，由Agent根据状态S采取动作A，为了获得最大奖励R而不断训练生成策略P的过程。

2 强化学习的分类

2.1 按照是否对环境建模（环境是否已知）来分

（1）Model-Free RL（不对环境进行建模）
model就是用模型来表示上述提到的环境，不尝试去理解环境，环境给了我们什么就是什么，从环境中得到反馈然后从中学习，环境未知，如在公园里，无地图，通过不断试错摸索找到出口。如Q learning、Sarsa、Policy Gradients等。
（2）Model-Based RL（对环境进行建模）
通过过往的经验，先理解真实世界是怎么样的，并建立一个模型来模拟现实世界的反馈，不仅可以在真实世界中动作，也可以在虚拟环境中动作。能够通过想象来预判接下来将要发生的所有情况，然后选择这些想象情况中最好的那种，并依据这种情况来采取下一步的策略，环境已知，如在公园里，有地图，可动态规划找到出口，alphaGo就是用的此类。还是上述方法，只是加入和环境建模。

2.2 按照学习目标来分

（1）Policy-Based RL（基于概率）

通过感官分析所处的环境，直接输出下一步要采取的各种动作的概率，然后根据概率采取行动，所以每种动作都有可能被选中，只是可能性不同。如，Policy Gradients等。

（2）Value-Based RL（基于价值）

输出所有动作的价值，根据最高价值来选择动作。如，Q learning、Sarsa等。（对于不连续的动作，这两种方法都可行，但如果是连续的动作基于价值的方法是不能用的，我们只能用一个概率分布在连续动作中选择特定的动作）。

（3）Actor-Critic

我们还能结合这两种方法建立一种Actor-Critic的方法，基于概率会给出做出的动作，基于价值会对做出的动作的价值二者的综合。

2.3 按照策略更新方式来分

（1）Monte-Carlo update（回合更新）

游戏开始到结束更新一次模型参数（行为准则）。如，基础版Policy Gradients、Monte-Carlo Learing等。

（2）Temporal-Difference update（单步更新）

游戏开始到结束中的每一步都会更新一次模型参数（行为准则）。如，Q Learning、Sarsa、升级版Policy Gradient等。

2.4 按照学习方式来分

（1）online RL（在线强化学习）

学习过程中，智能体需要和真实环境进行交互（边玩边学习）。并且在线强化学习可分为on-policy RL和off-policy RL。on-policy采用的是当前策略搜集的数据训练模型，每条数据仅使用一次。off-policy训练采用的数据不需要是当前策略搜集的。如，Sarsa、Sarsa lambda等。