强化学习系列（七）：n-step Bootstrapping (步步为营）

一、前言 在强化学习系列（五）：蒙特卡罗方法（Monte Carlo)和强化学习系列（六）：时间差分算法（Temporal-Difference Learning)中，我们介绍了两种用于求解环境模型未知的MDP方法：MC和TD，MC是一种每episode更新一次的方法，TD是单步更新的方法，n-step Bootstrapping （步步为营）是一种介于TD和MC之间的方法，n-step更新一次。

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