强化学习模型的定义：
强化学习模型是一种基于行为反馈机制的自适应学习方法，个体通过不断尝试不同的行动，并根据这些行动在过去获得的奖励（收益）来调整各个行动的权重。
权重较大的行动会更频繁的被选择，最终学习者趋向于选择那些能够带来最高奖励的行动。
今天要用到两个公式，一是概率公式，二是权重调整公式。
概率公式：
P(K)=w(K)/w(A)＋w(B)＋w(C)＋……w(N)
权重调整公式：
w(K)＝w(K)＋γ×P(K)×(π（K）－A)
其中：γ是调整速率
π是奖励值
A是期望值
今天的作业是：请阐述构建自己专属学习系统强化学习模型的具体内容是什么？
静修的个人专属学习系统为“静修家庭教育训练营”。
第一步，确定四种学习方法的初始权重
A.阅读专业书籍和文献 —— W(A）＝25
B.参与在线课程和研讨会——W(B)＝25分
C.进行实际案例分析15分——W(C)＝25分
D.进行项目实践25分 ——W(D)=25分
第二步，第一次学习，采取A学习方式，即阅读专业书籍和文献。感觉收获很大，为这次学习赋20分的奖励分(π(A)＝20)，我的渴望水平A设定为15。
第一次选择A的学习方法概率为：P(A)＝25/100＝0.25
假设调整速率γ为1，则第一次采用A方法学习后的权重为：
w(K)＝w(K)＋γ×P(K)×(π（K）－A)
＝25＋1×0.25×(20－15)
=26.25
也就是说第一次学习，把阅读专业书籍和文献这种方法的权重调整为26.25。
第三步，第二次学习，采取B学习方式，即参与在线课程和研讨会。为这次学习赋15分的奖励分(π(B)＝25)，我的渴望水平A设定为15。
第二次选择B的学习方法概率为：P(B)＝25/100＝0.25
假设调整速率γ为1，则第二次采用A方法学习后的权重为：
w(K)＝w(K)＋γ×P(K)×(π（K）－A)
＝25＋1×0.25×(15－15)
=25
即通过第二次学习，由于奖励等于渴望水平，方案B的权重保持不变。
第四步，第三次学习，采取C学习方式，即进行实际案例分析。为这次学习赋12分的奖励分(π(C)＝12)，我的渴望水平A设定为15。
第三次选择C的学习方法概率为：P(C)＝25/100＝0.25
假设调整速率γ为1，则第三次采用C方法学习后的权重为：
w(C)＝w(C)＋γ×P(C)×(π（C）－A)
＝25＋1×0.25×(12－15)
=24.25
即通过第三次学习，方案C的权重为24.25。
第五步，第四次学习，采取D学习方式，即进行项目实践。为这次学习赋18分的奖励分(π(D)＝18)，我的渴望水平A设定为15。
第四次选择D的学习方法概率为：P(D)＝25/100＝0.25
假设调整速率γ为1，则第四次采用D方法学习后的权重为：
w(D)＝w(D)＋γ×P(D)×(π（D）－A)
＝25＋1×0.25×(18－15)
=25.75
即通过第四次学习，方案D的权重为25.25。
第六步，后续学习与长期趋势
在接下来的学习中，我不断尝试这四种方法，并根据每次学习效果调整它们的权重。我逐渐方发现，方法A和方法D通常能够为我提供更系统和全面的知识，同时项目的实践锻炼对于知识有效性的反馈非常重要，所以说方法A和方法D的权重也越来越大，我也越来越倾向于选择阅读专业书籍和文献，包括实践锻炼的方式来提高“静修家庭教育训练营”知识体系专业性和实用性。
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