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一、時間差分（TD）方法
二、蒙特卡洛（MC）方法
優勢：無偏估計： MC方法提供了對值函數的無偏估計，收斂性好。簡單： MC方法相對簡單直接，易于理解和實現。適用于離線學習： 可以從離線數據中學習，不依賴具體的環境模型。劣勢：方差較高： 由于基于完整情節的樣本，MC的方差可能較高。完整情節要求： 需要完整的情節來估計值函數，對于持續性或長情節任務可能不適合。常見問答：
Q1: TD和MC在什么場景下選擇使用?
答: TD適用于需要在線學習和持續性任務的場景，而MC則更適用于可以訪問完整情節和離線學習的環境。
Q2: MC方法的方差為何較高?
答: MC基于完整情節的樣本估計值函數，每個樣本可能帶來較大的變化，因此方差可能較高。
Q3: 為何說TD方法在偏差和方差之間取得平衡?
答: TD方法通過部分使用引導信息（基于當前策略的未來回報估計）來減少方差，但可能引入偏差，從而在偏差和方差之間取得平衡。
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