討論:時序差分學習

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• 在機器學習領域，哪種學習方式是一類無模型強化學習方法的統稱，強調通過從當前價值函數的估值中自舉的方式進行學習？

  時序差分學習條目由金色黎明（討論 | 貢獻）提名，其作者為金色黎明（討論 | 貢獻），屬於「ML」類型，提名於2023年4月11日 13:29 (UTC)。

  • 翻譯自英維，字數達11,200字，符合DYK標準 --金色黎明（留言） 2023年4月11日 (二) 13:29 (UTC)
  • (＋)支持：—👑孤山王子📜 2023年4月11日 (二) 14:12 (UTC)
  • (＋)支持--Banyangarden（留言） 2023年4月12日 (三) 03:29 (UTC)
  • 小疑問：「放電率似乎模和算法中的誤差函數類似」模是ML術語抑或筆誤？——$\color [rgb]{0.04,0,0.5}{\mathsf {htc_{23}}}$（留言） 2023年4月12日 (三) 23:36 (UTC)
    • (：)回應：謝謝提醒，是筆誤--金色黎明（留言） 2023年4月13日 (四) 00:21 (UTC)
  • (＋)支持，LightningNThunder（留言） 2023年4月13日 (四) 02:54 (UTC)
  • (＋)支持。--FradonStar|^{和而不同是君子} 2023年4月13日 (四) 08:07 (UTC)
  • (＋)支持--摩卡·賀昇 2023年4月14日 (五) 16:13 (UTC)
  • (＋)支持：符合DYK標準--Z7504非常建議必要時多關注評選（留言） 2023年4月14日 (五) 16:33 (UTC)
  • (＋)支持：符合DYK標準，感謝貢獻。Wetrace歡迎參與WP人權專題 2023年4月15日 (六) 15:17 (UTC)