free强化学习方法

强化学习中的free方法通常指model-free方法，这类方法不依赖环境模型，直接通过与环境交互学习最优策略。以下是主要方法和学习资源推荐：

一、Model-free经典方法

1. Value-based方法：

2. Policy-based方法：

3. Actor-Critic方法：

二、免费学习资源

1. 书籍推荐：

2. 在线课程：

3. 实践平台：

三、方法对比

| 特性 | Model-free优势 | Model-free局限 |

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| 环境依赖性 | 无需预知状态转移/奖励函数 | 需要大量交互数据 |

| 适用场景 | 复杂/不确定环境（如游戏AI） | 样本效率低于model-based方法 |

| 实现难度 | 算法结构相对简单 | 超参数调节更敏感 |

建议初学者从Q-learning或DQN入手，结合Python和PyTorch框架实践。B站和Coursera有大量免费教学视频可供系统学习。