强化学习中时间差分(TD)和蒙特卡洛(MC)方法各自的优劣?
一、时间差分（TD）方法
二、蒙特卡洛（MC）方法
优势：无偏估计： MC方法提供了对值函数的无偏估计，收敛性好。简单： MC方法相对简单直接，易于理解和实现。适用于离线学习： 可以从离线数据中学习，不依赖具体的环境模型。劣势：方差较高： 由于基于完整情节的样本，MC的方差可能较高。完整情节要求： 需要完整的情节来估计值函数，对于持续性或长情节任务可能不适合。常见问答：
Q1: TD和MC在什么场景下选择使用?
答: TD适用于需要在线学习和持续性任务的场景，而MC则更适用于可以访问完整情节和离线学习的环境。
Q2: MC方法的方差为何较高?
答: MC基于完整情节的样本估计值函数，每个样本可能带来较大的变化，因此方差可能较高。
Q3: 为何说TD方法在偏差和方差之间取得平衡?
答: TD方法通过部分使用引导信息（基于当前策略的未来回报估计）来减少方差，但可能引入偏差，从而在偏差和方差之间取得平衡。
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