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想象一个二元分类问题，例如情感分析。既然我们有了标签，我们不能使用实际与预测之间的差距作为 RL 的奖励吗？
我想尝试强化学习来解决分类问题
最佳答案
有趣的想法!据我所知是可以做到的。
模仿学习 - 在较高层面上，它正在观察环境中代理执行的样本轨迹，并使用它来预测给定特定统计配置的策略。我更喜欢使用概率图形模型进行预测，因为模型具有更多的可解释性。我已经从研究论文中实现了类似的算法:http://homes.soic.indiana.edu/natarasr/Papers/ijcai11_imitation_learning.pdf
逆强化学习 - 斯坦福大学的 Andrew Ng 开发了一种类似的方法，用于从样本轨迹中找到奖励函数，并且奖励函数可用于构建所需的 Action 。 http://ai.stanford.edu/~ang/papers/icml00-irl.pdf
关于machine-learning - 有使用强化学习进行文本分类的例子吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44653180/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！