概率论与数理统计历年试卷下载

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学习笔记--在线强化学习、离线强化学习、连续强化学习的区别（4） 在连续强化学习中，状态和动作都是连续的，这意味着智能体可以采取无限数量的动作，并且状态空间是连续的，而不是离散的点。- 策略评估和模型选择：在离线学习中，如何有效地评估不同策略和模型的性能，是一个重要的研究问题。- 连续学习和迁移学习：在线学习中，学习者需要不断在不同任务和环境中学习，研究者致力于研究如何将之前学到的知识迁移到新任务中，以实现更高效的学习和决策。- 连续动作选择和优化：在连续动作空间中，智能体对动作的选择是无限的，研究者在连续强化学习中通常关注如何有效地选择连续动作，以达到最优决策策略。 阅读详情

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