强化学习算法（RL）

聚类分析tensorflow实例_新手必看的机器学习算法集锦（聚类篇）

继上一篇《机器学习算法之分类》中大致梳理了一遍在机器学习中常用的分类算法，类似的，这一姊妹篇中将会梳理一遍机器学习中的聚类算法，最后也会拓展一些其他无监督学习的方法供了解学习。
道酝欣赏·2025-03-03 18:55

DeepSeek-R1 技术报告解读：用强化学习激发大模型的推理潜能

文章目录1.背景2.DeepSeek-R1训练流程2.1DeepSeek-R1-Zero：纯强化学习2.2DeepSeek-R1：冷启动+多阶段训练3.蒸馏小模型3.1蒸馏流程与优势3.2蒸馏vs.直接
跑起来总会有风·2025-03-03 14:04

强化学习与网络安全资源-论文和环境

TableofContentsRL-EnvironmentsPapersBooksBlogpostsTalksMiscellaneous↑EnvironmentsPentestingTrainingFrameworkforReinforcementLearningAgents(PenGym)TheARCDPrimary-levelAITrainingEnvironment(PrimAITE)CSL
AI拉呱·2025-03-03 14:03

基础篇（二）从监督学习到强化学习：机器学习的不同范式

从监督学习到强化学习：机器学习的不同范式在机器学习的广阔领域中，监督学习和强化学习是两种最重要的范式。它们各自有其独特的特点和应用场景，但也存在紧密的联系。
带上一无所知的我·2025-03-03 11:39

智能教育：DeepSeek在个性化学习中的创新应用

DeepSeek通过深度学习算法，能够从海量的学习数据中提取关键信息，生成更加精准的学习建议。f
Evaporator Core·2025-03-03 11:38

深入解析Python机器学习库Scikit-Learn的应用实例

其中，Scikit-Learn作为Python中一个重要的机器学习库，包含了许多常用的机器学习算法和工具，可用于数据挖掘、数据分析和预测建模等应用场景。
caihuayuan5·2025-03-03 04:42

DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案，包括技术架构、功能实现和代码示例：

通过深度学习算法（如目标检测和行为识别）对视频流进行分析，结合传感器数据，快速识别突发事件。自动警报触发：一旦检测到异常事件（如火灾、拥挤踩踏），系统立即通过预设的警报机制
人工智能专属驿站·2025-03-02 20:07

编程小白冲Kaggle每日打卡（17）--kaggle学堂：＜机器学习简介＞随机森林

RandomForests使用更复杂的机器学习算法。介绍决策树给你留下了一个艰难的决定。一棵有很多叶子的深树会被过度拟合，因为每一个预测都来自它叶子上少数房子的历史数据。
AZmax01·2025-03-02 17:18

Matlab 大量接单

机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介
matlabgoodboy·2025-03-02 17:45

研发项目的标准化管理如何做

明确目标与流程、实施标准化文档与审查、强化质量与风险管控、建立持续改进机制是研发项目标准化管理的核心要点。
·2025-03-02 17:51

数据挖掘实习面经一

写在前面：其实数据挖掘、风控、机器学习算法与搜广推的八股还是有重合的部分，毕竟都是面对结构化数据。
Y1nhl·2025-03-02 15:58

强化学习的数学原理-六、随机近似与随机梯度下降

代码来自up主【强化学习的数学原理-作业】GridWorld示例代码（已更新至DQN、REINFORCE、A2C）_哔哩哔哩_bilibiliSGD、GD、MGD举例：#先初始化一个列表，未来要在这100
儒雅芝士·2025-03-02 15:24

Llama 2架构深度解析：Meta开源的70B参数大模型设计哲学

一、架构设计理念Llama2作为Meta开源的商用级大语言模型，其架构设计体现了三大核心原则：效率优先：在7B/13B/70B参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化：通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌
AI时代已来！·2025-03-02 14:46

机器学习 第一章 绪论

通过这些数据产生模型（model）的算法，即“学习算法”（learningalgorithm）。如果说计算机科学是研究“算法”的学问，那机器学习就是研究“学习算法”的学问。
太炀·2025-03-02 11:16

模型优化之强化学习（RL）与监督微调（SFT）的区别和联系

强化学习（RL）与监督微调（SFT）是机器学习中两种重要的模型优化方法，它们在目标、数据依赖、应用场景及实现方式上既有联系又有区别。
搏博·2025-03-02 10:08

DeepSeek R1 详解：思维链、强化学习和蒸馏

目录思维链强化学习蒸馏DeepSeek是如何做到的?
前网易架构师-高司机·2025-03-02 05:58

强化学习探索与利用：多臂老虎机的UCB与Softmax策略

）上置信界（UCB，UpperConfidenceBound）软max策略（Softmax）算法对比与评估实验与结果总结与展望参考文献引言多臂老虎机问题（Multi-ArmedBandit,MAB）是强化学习领域中的一个经典问题
海棠AI实验室·2025-03-01 23:42

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。
qq924711725·2025-03-01 20:22

程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析

深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数
guzhoumingyue·2025-03-01 19:46

强化学习——基本概念

何为强化学习机器学习的一大分支强化学习（ReinforcementLearning）是机器学习的一种，它通过与环境不断地交互，借助环境的反馈来调整自己的行为，使得累计回报最大。
AI大模型探索者·2025-03-01 17:06

.net机器学习框架：ML.NET模型生成器

它利用自动化机器学习（AutoML）来探索不同的机器学习算法和设置，帮助您找到最适合您场景的那个。使用ModelBuilder不需要机器学习专业知识。您只需要一些数据和一个需要解决的问题。
NotOnlyCoding·2025-03-01 13:41

年后 总结

Git：寒假期间我复习了Git的基本操作，如克隆仓库、提交代码、分支管理等，重点强化了如何使用Git进行团队协作。
3分人生·2025-02-28 19:00

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究（Python代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1有/无策略奖励2.2训练结果12.2训练结果23参考文献4Python代码、数据、文章1概述文献来源：根据微电网或微能源网是否与主电网相连接，可将其分为并网型和独立型2种。本文以并网型微能源网为研究对象，研究其并网运行的能量管理与优化问题。目前，
@橘柑橙柠桔柚·2025-02-28 19:58

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）详细解释（带示例）

目录基本概念线性可分情况线性不可分情况工作原理示例Python案例代码解释基本概念支持向量机是一种有监督的机器学习算法，可用于分类和回归任务。
浪九天·2025-02-28 16:37

深入详解人工智能机器学习：强化学习

目录强化学习概述强化学习的基本概念定义关键组件强化学习过程常用算法应用示例示例代码代码解释应用场景强化学习核心概念和底层原理核心概念底层原理总结强化学习概述强化学习（ReinforcementLearning
猿享天开·2025-02-28 15:58

机器学习：强化学习的epsilon贪心算法

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，旨在通过与环境交互，使智能体（Agent）学习如何采取最优行动，以最大化某种累积奖励。
田乐蒙·2025-02-28 15:25

Proteus仿真七段数码管(共阳极)

1.实验目的:强化实际单片机和仿真之间的联系2.仿真软件Proteus8.163.仿真结果图4.总结仿真一定要细致,把每一个功能细节做到位
天道酬勤 2025·2025-02-28 13:41

MySQL 两种存储引擎: MyISAM和InnoDB 简单总结

不过，在这几年的发展下，MySQL也导入了InnoDB（另一种数据库引擎），以强化参考完整性与并发违规处理机制，后来就逐渐取代MyISAM。InnoDB，是MyS
诸葛钢铁云·2025-02-28 11:28

电竞赛事数据分析：LNG vs BLG的胜利背后

本文将通过Python进行数据处理与分析，结合机器学习算法预测比赛结果，并使用数据可视化工具展示关键指标。通过对这场比赛的数据深入挖掘，揭示LNG获胜的关键因素。
烧瓶里的西瓜皮·2025-02-28 08:02

DeepSeek R1 简单指南：架构、训练、本地部署和硬件要求

DeepSeek推出的LLM推理新策略DeepSeek最近发表的论文DeepSeek-R1中介绍了一种创新的方法，通过强化学习（RL）提升大型语言模型（LLM）的推理能力。
爱喝白开水a·2025-02-28 07:52

第十阶段 -- Flask框架05：【Flask高级06：Restful接口】

文章目录1.RESTful接口规范2.RESTful的基本使用3.参数验证4.返回标准化参数5.返回标准化参数强化6.结合蓝图使用和渲染模板7.示例1.RESTful接口规范Restful接口规范介绍REST
亚呦u椰·2025-02-28 07:20

扑克强化学习：DouZero/douzero/dmc/dmc.py （train）

deftrain(flags):"""Thisisthemainfuntionfortraining.Itwillfirstinitilizeeverything,suchasbuffers,optimizers,etc.Thenitwillstartsubprocessesasactors.Then,itwillcalllearningfunctionwithmultiplethreads.""
强化学习曾小健·2025-02-28 03:54

金融风控与医疗影像算法创新前沿

联邦学习算法通过分布式数据协作机制，在保证隐私安全的前提下，显著提升金融风险预测模型的泛化能力。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

使用Hugging Face Text Embeddings Inference进行文本嵌入推理

在自然语言处理中，文本嵌入是一个重要的技术，它将文本转换为可以由机器学习算法处理的数字向量。
dgay_hua·2025-02-28 01:40

智能路径规划：从数学建模到算法优化的理论与实践

从经典的Dijkstra算法到前沿的强化学习方法，路径规划技术的发展始终依赖于数学建模与算法优化的深度结合。
木子算法·2025-02-28 00:59

AI探索笔记：浅谈人工智能算法分类

我更喜欢把人工智能算法做如下的分类：传统机器学习算法-线性回归、逻辑回归、支持向
安意诚Matrix·2025-02-28 00:52

【人工智能算法】人工智能算法都包括什么？请详细列出和解释

请详细列出和解释1.机器学习算法（MachineLearningAlgorithms）监督学习算法（SupervisedLearning）无监督学习算法（UnsupervisedLearning）强化学习算法
资源存储库·2025-02-27 22:08

腿足机器人之十三-强化学习PPO算法

腿足机器人之十三-强化学习PPO算法腿足机器人位姿常用强化学习算法PPO算法核心原理PPO算法的创新设计PPO算法典型流程优势函数对于复杂地形适应性（如楼梯、碎石路），传统的腿足机器人采用基于模型的控制器
shichaog·2025-02-27 22:05

华为codecraft算法大赛---寻路

看来有必要在学习工作之余学习学习算法以及计算机基础知识了。翻了上半年参加华为codecraft算法大赛的代码，趁周末整理一下当时的思路以及回顾一下数据结构与算法。比赛前中期还保持不错
我曾经被山河大海跨过·2025-02-27 22:04

微调 LLM （RLHF + DPO）

微调LLM（RLHF+DPO）使用强化学习（RL）根据人类反馈微调大语言模型（即RLHF）的方法，以及一种更有效的改进方法（即DPO）。
·2025-02-27 21:56

2025，AI变现有哪些机遇与挑战？

技术路线上，也不再局限于算力堆叠，而是探索强化学习、符号推理、类脑计算等新路径。并且，投入更小、更垂直的小模型涌现，为特定领域的应用提供了更高效的解决方案。
Imagination官方博客·2025-02-27 19:41

KNN 算法性能跃升秘籍：优化实战，打造高效分类利器！

今天，我想和大家深入探讨一种经典而实用的机器学习算法——K近邻(K-NearestNeighbors,KNN)。
清水白石008·2025-02-27 07:16

智能算法的全面应用：量子计算与自动化学习在各行业的创新路径探索

自动化机器学习算法通过简化模型训练和调优的过程，为数据科学家节省了大量时间。可解释性算法则旨在让模型的决策过程更加透明，从而提高用户对算法决策的信任。
智能计算研究中心·2025-02-27 03:35

DeepSeek R1、Kimi k1.5与OpenAI o1：技术架构、性能对比及应用前景深度剖析

深度拆解技术架构DeepSeekR1：强化学习驱动的革新之路DeepSeekR1的核心在于对
WilsonShiiii·2025-02-27 00:48

深入解析 DeepSeek R1：强化学习如何驱动大模型推理能力的进化

引言在AI竞赛日益激烈的时代，DeepSeek-AI推出了DeepSeekR1，试图以强化学习（RL）直接训练推理能力，而非仅依赖传统的监督微调（SFT）。
海棠AI实验室·2025-02-26 23:07

ThinkJSON:通过强化学习让大型语言模型（LLM）严格遵守JSON模式

作者：BhavikAgarwal,IshanJoshi,ViktoriaRojkova机构：MasterControlAIResearch链接：arXiv:2502.14905v1本文提出了一种轻量级强化学习框架
AI仙人掌·2025-02-26 20:17

技术硬核：突出FP8、3倍速度、90%成本暴降等技术参数，强化可信度

DeepSeek近期开源项目详细分析1.FlashMLA：大模型推理效率革命技术特点：首个开源项目FlashMLA是针对英伟达Hopper架构GPU（如H800）优化的高效多头潜在注意力（MLA）解码内核，支持可变长度序列的动态处理，显著降低显存占用并提升推理速度。在H800上可实现每秒3000GB的数据吞吐和580万亿次浮点运算（TFLOPS），接近硬件性能极限。行业影响：通过压缩KV矩阵和优化
guzhoumingyue·2025-02-26 20:45

深度、机器学习算法

机器学习典型算法SVM（支持向量机）：它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。在二分类问题中，能找到一个平面（低维）或超平面（高维），使不同类别的数据点尽可能远地分布在超平面两侧。在小样本、非线性数据处理上有优势，常用于文本分类、图像识别等领域。决策树：以树形结构展示决策过程，从根节点开始，依据特征值逐步向下划分，直到叶子节点得出分类或回归结果。它易于理解和解释，可处理数值型和分类型数据，但容易
yzx991013·2025-02-26 20:40

深度学习笔记线性代数方面，记录一些每日学习到的知识

记录一些每日学习到的新知识：torch：Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，是一个与Numpy类似的张量(Tensor)操作库jupyter：JupyterNotebook的本质是一个
肆——·2025-02-26 14:58

AI 在未来相机领域的应用前景如何？

随着计算摄影、深度学习算法和硬件加速技术的进步，AI正在重新定义手机摄影的可能性，并为未来带来更多颠覆性潜力。
程序员Android·2025-02-26 14:27
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