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 ### 1.1.1  强化学习与监督学习
 
-我们可以把强化学习与监督学习做一个对比。以图片分类为例，如图 1.2 所示，监督学习（supervised learning）假设我们有大量被标注的数据，比如汽车、飞机、椅子这些被标注的图片，这些图片都要满足独立同分布，即它们之间是没有关联关系的。假设我们训练一个分类器，比如神经网络。为了分辨输入的 图片中是汽车还是飞机，在训练过程中，需要把正确的标签信息传递给神经网络。 当神经网络做出错误的预测时，比如输入汽车的图片，它预测出来是飞机，我们就会直接告诉它，该预测是错误的，正确的标签应该是汽车。最后我们根据类似错误写出一个损失函数（loss function），通过反向传播（back propagation）来训练神经网络。
+我们可以把强化学习与监督学习做一个对比。以图片分类为例，如图 1.2 所示，**监督学习（supervised learning）**假设我们有大量被标注的数据，比如汽车、飞机、椅子这些被标注的图片，这些图片都要满足独立同分布，即它们之间是没有关联关系的。假设我们训练一个分类器，比如神经网络。为了分辨输入的 图片中是汽车还是飞机，在训练过程中，需要把正确的标签信息传递给神经网络。 当神经网络做出错误的预测时，比如输入汽车的图片，它预测出来是飞机，我们就会直接告诉它，该预测是错误的，正确的标签应该是汽车。最后我们根据类似错误写出一个损失函数（loss function），通过反向传播（back propagation）来训练神经网络。
 
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