在未知MDP的环境中，本文探讨了如何进行无模型预测（Model-Free Prediction），包括两种主要方法：蒙特卡洛学习（Monte-Carlo Learning）和时间差分学习（Temporal-Difference Learning）。蒙特卡洛学习从完整经验中直接学习，适用于离线学习，而时间差分学习则在不完整经验中学习，适合在线学习。两者都是模型自由的，不需要MDP的过渡和奖励知识。
首先回忆上一次的内容：
对于给定的MDP，
使用Policy Evaluation进行prediction（对于给定的policy π，evaluate该policy π能够达到的Vπ(s)）
使用Policy Iteration、Value Iteration进行control（没有特定的policy π，希望找到针对该MDP最优的policy π*，同时给出π*在每个状态的最优值Vπ*(s)）
本次内容：
Model-Free Prediction。所谓model-free，是指没有给定MDP（即MDP未知，甚至不知道是不是MDP过程）。
希望在未给出MDP的情况下，进行prediction（对于给定的policy π，evaluate该policy π能够达到的Vπ(s)）。
Model-Free Prediction有两大方法：Monte-Carlo Learning和Temporal-Difference Learning。
下次内容：
Model-Free Control。所谓model-free，是指没有给定MDP（即MDP未知，甚至不知道是不是MDP过程）。
希望在未给出MDP的情况下，进行Control（policy也没有给出，Optimise the value function of an unknown MDP ）。
Monte-Carlo Learning：
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