强化学习中的引导是指使用状态或动作的值的估计来更新其他状态或动作的值。而不是等待最终的奖励来完成一个序列，引导允许代理使用其当前的知识逐步更新其估计。
例如，在时间差异 (TD) 学习中，代理使用下一个状态的当前值估计来更新其q值，而不是等待最终奖励。这允许代理通过使用部分信息而不是等待整个情节结束来更快地改进其策略。
引导是许多RL算法中的一项基本技术，因为它可以加快学习过程并帮助代理更有效地适应环境
强化学习中的奖励塑形是什么？
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嵌入和特征之间有什么区别？
降维是在保留重要信息的同时减少数据集中的特征或维度的过程。在嵌入的上下文中，降维旨在使嵌入向量更小，更高效，而不会丢失数据点之间的关键语义或结构关系。
例如，在高维嵌入空间中，降维技术 (如主成分分析 (PCA)，t-sne或自动编码器)
嵌入如何支持基于情感的推荐？
嵌入作为一种强大的工具，通过将文本数据转化为数值表示，捕捉单词的含义和上下文，服务于基于情感的推荐系统。这些嵌入通常通过像word2vec或深度学习模型等技术生成，使系统能够理解用户评论、产品描述或社交媒体帖子中表达的情感。例如，如果用户写
异常检测如何改善业务预测？
异常检测在改善商业预测中发挥着重要作用，因为它能够识别数据中不寻常的模式，这些模式可能指示潜在的问题或机会。当企业分析历史数据以进行预测时，他们依赖于模式和趋势。异常检测帮助找到偏离这些既定趋势的数据点，使企业能够相应地调整预测。通过识别这