本研究探讨了在无限期平均奖励强化学习中，使用核岭回归预测期望价值函数的问题，提出了一种乐观算法，并建立了无遗憾的性能保证，同时推导出新的置信区间。

该研究比较了模仿学习和目标条件强化学习两种方式，并提出了一种基于概率长期动态和期望价值函数之间联系的方法。该方法利用密度估计的最新进展，能够有效学习达到指定状态的能力。研究结果显示，该方法在目标条件强化学习和模仿学习方面都表现出高效性和样本效率。

该研究比较了模仿学习和目标条件强化学习两种方式，并提出了一种基于概率长期动态和期望价值函数之间联系的方法。该方法在目标条件强化学习和模仿学习方面都表现出高效和最新样本效率。