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决策与控制是指针对具体问题，针对不同环境下，根据特定算法，有组织地调整机械或系统，以达到特定目标的行为策略。决策与控制可以简单地理解为决策部分就是确定将采取的行动，而控制部分则是处理环境变化，决策与控制可以将系统被视为决策主体，在规定的环境中，明确你的目标，并且选择最佳的行动来达到最佳结果。

决策与控制是机器学习领域重要的一环，它涉及到搜索、估价函数、决策理论、有限状态机、反馈控制和模糊逻辑。它的应用领域包括计算机系统以及机器人、专家系统等，用于解决复杂问题，从而实现特定的运动目标。

拓展：在机器学习的决策与控制进程中，监督学习和强化学习是两种重要的机器学习技术，其中，监督学习是一种有穷自变量空间，即模型输入空间，输入变量与输出变量之间有清晰规律，可以通过大量样本进行训练，从而提高学习效果，而强化学习则是基于模仿学习技术，它使用行动函数、奖励函数和状态函数，通过不断学习并根据反馈找到最优行动，从而达到最终目标。