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本笔记是对赵世钰老师所著《强化学习中的数学原理》的个人思考与总结，笔者将其做成了网页模式，方便大家随时随地在掌上设备阅读。在此基础上，我还补充了对书中核心算法的实现，以便读者能获得更直观的理解。书中首先从基础概念入手，讲解Bellman公式和Bellman最优公式，接着扩展到基于模型（model-based）和无模型（model-free）的强化学习算法，最终推广到基于函数逼近的强化学习算法。若读者在强化学习方面没有背景知识，只需具备一定的线性代数和概率论基础即可阅读本书。而对于已有一些强化学习知识的读者，本笔记则可以帮助他们深入理解相关问题。