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强化学习是机器学习分支，用于在游戏、机器人、自动驾驶等复杂场景中寻找最优决策。通过仿真模型训练，无需预定义数据集。MATLAB和Simulink提供完整工作流，支持算法切换、并行训练及嵌入式部署。

机器学习研究被指类似“炼金术”，许多算法原理不明、依赖试错。Rahimi等提出切除分析、切片测试等改进措施。LeCun则认为这是复杂的工程学，过度强调基础理解可能拖慢创新。Recht主张平衡严谨研究与前沿探索。

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