强化学习是一种通过智能体与环境的交互来学习最优行为策略的机器学习方法。与Adaboost算法不同，强化学习注重通过试错来不断优化策略，以实现在未知环境中的最大化奖励。算法基于马尔可夫决策过程，通过学习价值函数或策略函数，实现对环境的适应性调整。强化学习在自动控制、游戏领域等取得了显著的成果，成为人工智能研究的热点之一。