线性逼近：
相比较于非线性逼近，线性逼近的好处是只有一个最优值，因此可以收敛到全局最优。其中
为状态s处的特征函数，或者称为基函数。
常用的基函数的类型为：
增量式方法参数更新过程随机性比较大，尽管计算简单，但样本数据的利用效率并不高。而批的方法，尽管计算复杂，但计算效率高。
批处理方法：
深度强化学习：
所谓时间差分方法，是指利用时间差分目标来更新当前行为值函数。在图1.1 Q-learning伪代码中，时间差分目标为
。
时间： 2024-11-08 05:10:24
增量式强化学习
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