强化学习定义：强化学习是一种机器学习的范式，它涉及智能体（agent）在一个环境中通过试错学习以达到最大化累积奖励的过程。在强化学习中，智能体会基于其观察到的环境状态进行决策，执行动作，并接收环境给予的奖励（或惩罚）。智能体的目标是学习一种策略，根据这种策略选择动作，以便长期积累最大的奖励。

区别：

反馈类型：在有监督学习中，反馈通常是明确的标签，告诉算法正确的输出。在无监督学习中，没有外部反馈，学习是通过数据本身的特性来驱动的。而在强化学习中，反馈是在智能体执行动作后由环境提供的奖励，这些奖励可能是稀疏的（不是每个动作都有奖励）、延迟的（长期效果）且通常需要智能体自己探索来确定动作的优劣。

决策过程：有监督学习和无监督学习通常涉及一次性的决策，即对于给定的输入产生一个输出。而强化学习是关于连续决策的，智能体需要在一系列的时间点上做出一系列的动作。

目标：有监督学习的目标是最小化模型预测和实际标签之间的差异；无监督学习的目标是发现数据的内在结构；而强化学习的目标是最大化智能体从环境中获得的累积奖励。

样本来源：在有监督学习和无监督学习中，数据集通常是静态的，由一组固定的数据点组成。强化学习中的数据是通过智能体与环境的交互动态生成的。