在强化学习中，政策上和政策外方法在如何处理用于学习和决策的策略上有所不同。
On-policy方法了解代理当前遵循的策略的值。在这些方法中，代理使用由其正在探索的策略生成的数据来更新其策略。这方面的一个例子是SARSA，其中代理的当前策略直接影响其学习。
另一方面，非策略方法独立于代理的当前行为来学习最优策略的值。这允许代理从不同策略生成的数据中学习，从而使其能够探索各种策略。Q-learning是策略外学习的一个示例，其中代理从过去的经验或另一种策略中学习，同时仍以最佳策略为目标。
如何防止强化学习模型过拟合？
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向量维数在搜索性能中起着至关重要的作用。当处理高维向量时，搜索空间变得很大，这可能导致计算成本增加和查询处理时间变慢。高维度也可能导致 “维度诅咒”，其中数据点之间的距离变得不那么有意义，潜在地影响相似性搜索的准确性。
为了管理这一点，可
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AutoML是如何自动化数据划分的？
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