下列不属于强化学习难点的是:()A. 状态信息误差大B. 模型限制C. 状态和行为维度高D. 样本量过多

步骤 1：理解强化学习难点
强化学习的难点主要包括状态信息误差大、模型限制、状态和行为维度高等。这些难点都与强化学习算法在实际应用中遇到的挑战有关。
步骤 2：分析选项
A. 状态信息误差大：这是强化学习的一个难点，因为状态信息的不准确会直接影响到学习过程和最终的决策。
B. 模型限制：这是另一个难点，因为强化学习通常需要对环境进行建模，而模型的限制会限制算法的性能。
C. 状态和行为维度高：这也是一个难点，因为高维度的状态和行为空间会增加学习的复杂度和计算量。
D. 样本量过多：这并不是一个难点，因为样本量过多通常意味着有更多的数据可以用来训练模型，从而提高模型的性能。
步骤 3：选择正确答案
根据以上分析，D选项不属于强化学习的难点。