meachine learning 里面的e greedy 初始值

在强化学习中，ε-greedy策略是一种常用的探索与利用的平衡方法。在ε-greedy策略中，智能体会以1-ε的概率选择当前已知的最佳动作（即利用），以ε的概率选择随机动作（即探索）。

对于ε-greedy策略，ε的初始值是一个重要参数，它决定了智能体在初始阶段的探索程度。通常情况下，ε的初始值会设置为一个较高的值，例如0.9或0.8，以便智能体在初始阶段更多地进行探索，以便尽可能多地探索环境并学习到更多的知识。

随着训练的进行，智能体会逐渐减小ε的值，以增加利用已知最佳动作的概率，从而更加倾向于利用已知的最佳策略。这是因为随着训练的进行，智能体会逐渐积累更多的知识和经验，因此需要更少的探索来获得更好的性能。

总之，ε-greedy策略中ε的初始值通常设置为一个较高的值，以便在初始阶段进行更多的探索，随后逐渐减小ε的值，增加利用已知最佳动作的概率。