ε-greedy 算法：模型训练的初始值设定指南

一开始复杂的模型训练设置多少合适？很难给出一个固定的数值，因为最优的模型训练设置取决于数据集的大小、复杂程度、特征数量等多个因素。但是可以使用'ε-greedy'值来确定模型训练的初始值。'ε-greedy'是一种平衡探索和利用的策略，其中'ε'表示随机选择一个动作的概率，(1-'ε')表示选择当前最优动作的概率。通常将'ε'设置为0.1或0.2是一个不错的起点。在模型训练期间，可以动态地调整'ε'的值以优化模型的性能。