机器学习核心算法与理论：知识图谱与马尔可夫决策过程

"学习任务-认知智能时代：知识图谱实践案例集（速读版） (1)" 本资源主要探讨了认知智能时代中的一个重要概念——马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP），它是解决序列控制策略问题的一种通用模型。MDP是机器学习和强化学习中的基础理论，它描述了一个智能体（agent）如何在一个环境中通过感知状态、执行动作，并根据环境的反馈来做出决策的过程。 在MDP中，智能体可以感知到状态集合S，并拥有动作集合A。每个时间步，智能体会观察到当前状态st，选择并执行动作at，环境会根据此动作给出回报rt，并转移到下一个状态St+1。关键在于，MDP假设δ函数（状态转移概率）和r函数（回报函数）仅依赖于当前状态和动作，而不受历史状态和动作的影响。这里讨论的是确定性的MDP，即环境对每个动作的响应是固定的。 智能体的任务是学习一个策略π，它能够根据当前状态st选择动作at。策略π的目标通常是为了最大化长期累积回报，这是通过公式(13.1)来定义的，即Vπ(st)是按照策略π从状态st开始的折现累积回报。回报序列被γ因子打折，γ是一个介于0和1之间的常数，决定了未来回报的重要性。γ=0表示只考虑即时回报，而γ接近1则强调未来的回报。 除了折现累积回报，还提到了其他类型的回报定义，如有限水平回报，它关注在有限的步骤h内的非折现总回报。这反映了在某些情况下，可能更倾向于短期的快速收益。 此外，资源的描述中还提到了机器学习的总体目标和其跨学科性质，指出它结合了统计学、人工智能、信息论等多个领域的思想。机器学习关注的是如何让计算机程序通过经验学习和改进性能。书本的编写旨在为学生和专业人士提供一个涵盖理论和实践的综合教程，适用于不同背景的读者，并提供了相关的在线资源，包括算法实现和数据集，以便读者更好地理解和应用这些概念。 这个资源不仅涵盖了MDP的核心概念，还触及了机器学习的理论框架、算法实践以及跨学科的背景知识，是深入理解认知智能和强化学习领域的一个宝贵参考资料。