Reinforcement Learning from scratch #1
本文是强化学习从零开始系列的第一篇，作者通过赌场老虎机的故事引入多臂老虎机问题。文章以通俗易懂的方式讲解了期望值、条件概率、贝叶斯定理、大数定律等基础概率统计概念，并推导出增量式价值估计 Q 的更新公式，为后续学习强化学习算法奠定基础。作者强调从最简单的问题出发、逐步增加复杂度的学习方式。
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人工智能/机器学习数学基础与学习路径
文章详细阐述了掌握人工智能和机器学习所需的三大数学支柱：统计学与概率、线性代数以及微积分。作者不仅解释了每个领域的核心概念（如贝叶斯定理、矩阵分解和梯度优化），还强调了它们在 AI 模型（如神经网络、回归）中的实际应用。最后，作者分享了一条个性化的学习路线图，推荐了 3Blue1Brown、Coursera 课程及《统计学习导论》等优质资源，帮助读者从直观理解过渡到理论实践。
