Reinforcement Learning_By David Silver筆記四: Model Free Prediction
前面的動態規劃主要用來解決model已知的MDP問題，這裏主要解決model/環境未知時的MDP預估價值函數問題，方法主要有： MC方法：不需要知道轉移矩陣或回報矩陣，在非馬爾科夫環境中高效 時序差分方法： Monte-Carlo Learning 直接從experience的episode中學習 不需要MDP的transition、rewards 主要思想：value = mean return
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