-Value函数拟合算法01-StateValue估算：TD函数逼近算法02【目标函数】【平稳分布/Stationary distribution】)
二、Algorithm for State Value estimation1、Objective function首先，用一种更正式的方式：令vπ(s)v_\pi(s)vπ(s)和v^(s,w)\hat{v}(s,w)v^(s,w)分别表示true state value和approximate函数；我们的目标是找到一个最优的www，使得v^(s,w)\hat{v}(s,w)v^(s,w)对于每个sss能最优地近似vπ(s)v_{\pi}\left(s\right)vπ(s)；这个问题就是一个policy evaluation问题，然后之后我们会再推广得到action value，稍后我们再将会把它推广到policy improvement；所以我们一步一步来，我们先看怎么样做policy evaluation；为了找到最优的www，我们需要两步：第一步定义一个目标函数 (object function) ；第二步是优化这个目标函数；目标函数:J(w)=E[(vπ(S)−v^(S,w))2] J(w)=\mathbb{E}[(v_\pi(S)-\hat{v}(S,w))^2]J(w)=E[(vπ(S)−v^(S,w))2]我们的目标是找到最优的www,这样可以最小化J(w)J(w)J(w)；SSS是一个随机变量，S∈SS\in \mathcal{S}S∈S，随机变量一定是有概率分布（probability distribution）的；期望值与随机变量(random variable)S∈SS\in \mathcal{S}S∈S有关。随机变量SSS的概率分布是什么？这通常令人困惑，因为我们到目前为止还没有讨论过state的概率分布；有几种定义SSS的概率分布的方式；第一种方式是使用一个平均分布（uniform distribution）：它对待每个states都是同等的重要性，通过将每个state的概率设置为1/∣S1/|S1/∣S；这种情况下，目标函数变为：J(w)=E[(vπ(S)−v^(S,w))2]=1∣S∣∑s∈S(vπ(s)−v^(s,w))2 J(w)=\mathbb{E}[(v_\pi(S)-\hat{v}(S,w))^2]=\frac{1}{|\mathcal{S}|}\sum_{s\in\mathcal{S}}(v_\pi(s)-\hat{v}(s,w))^2J(w)=E[(v
