强化学习与传统机器学习在目标和方法上有一些明显的区别。

  1. 目标：传统机器学习的目标是通过从已有数据中学习模式和规律，对未知数据进行预测和分类。而强化学习的目标是通过与环境的交互，使智能体从试错中学习最优策略来实现特定的目标。

  2. 数据来源：传统机器学习的数据通常是有标签的，即每个样本都有对应的标签或类别。而强化学习的数据通常是无标签的，智能体通过与环境的交互观察状态、采取动作和观察奖励来学习。

  3. 反馈信号：传统机器学习中使用的反馈信号一般是与样本的真实标签或类别相关的，通过比较预测结果和真实结果的误差来进行学习。而强化学习中的反馈信号是奖励信号，表示智能体在某个状态下采取某个动作的好坏程度，智能体的目标是最大化累积奖励。

  4. 连续决策过程：传统机器学习通常是对离散且独立的样本进行建模和预测，而强化学习通常面临连续的决策过程，智能体需要在连续的时间和空间中做出连续的决策。

  5. 算法方法：传统机器学习使用的算法方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习等，通常使用统计和优化方法进行建模和优化。而强化学习使用的算法方法主要包括基于值函数的方法（如Q-learning和DQN）和基于策略的方法（如策略梯度和Actor-Critic），并使用马尔可夫决策过程（MDP）和强化学习的优化理论进行建模和优化。

  总的来说，强化学习与传统机器学习的区别主要在于目标、数据来源、反馈信号、决策过程和算法方法上的不同。强化学习更适用于连续决策问题，并且通过与环境的交互进行学习，以实现最优策略的自主学习。