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强化学习spinningup
机器学习简答题
监督学习、无监督学习、半监督学习、
强化学习
3、请简述什么是监督学习?什么是无监督学习?有监督学习是指训练数据中包含了输入和输出的标签信息,目标是通过已知输入和输出来预测新数据的标签。
你若盛开,清风自来!
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2024-01-09 23:08
机器学习
人工智能
强化学习
9——免模型预测算法介绍(蒙特卡洛方法和时步差分方法)
对于大部分情况来说,环境是未知的,也就是说状态转移概率未知,对于这种情况的算法称为免模型预测算法。免模型算法与环境不断交互学习,但是需要大量的运算。蒙特卡洛方法蒙特卡罗方法通过重复随机抽选,之后运用统计概率此方法来从抽样结果中归纳我们想要得到的数值估计。如下图所示,圆面积与正方形面积的比等于落入圆内的点与落入正方形的内的点的比一个状态的价值是它的期望回报,可以采样多条序列,计算从这个状态出发的回报
beiketaoerge
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2024-01-09 22:30
强化学习
算法
蒙特卡洛
强化学习
时步差分
强化学习
3——马尔可夫性质、马尔科夫决策、状态转移矩阵和回报与策略(上)
如果要用
强化学习
去解决一个实际问题,第一步要做的事情就是把这个实际问题抽象为一个马尔可夫决策过程。马尔可夫决策过程描述马尔可夫决策过程以智能体在与环境交互的过程中,学习的过程。
beiketaoerge
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2024-01-09 22:59
强化学习
python
深度学习
人工智能
强化学习
1——多臂老虎机(上)
在
强化学习
中,关注智能体在与环境的交互中学习,成为试错型学习。多臂老虎机不存在状态信息,只有动作和奖励,是最简单的“和环境交互中学习“。
beiketaoerge
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2024-01-09 22:29
强化学习
强化学习
10——免模型控制Q-learning算法
Q-learning算法主要思路由于Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)Qπ(s,a)V_\pi(s)=\sum_{a\inA}\pi(a\mids)Q_\pi(s,a)Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)Qπ(s,a),当我们直接预测动作价值函数,在决策中选择Q值最大即动作价值最大的动作,则可以使策略和动作价值函数同时最优,那么由上述公式可得,状态价值函数也是最优的。Q(st,at)←Q(st,at)+
beiketaoerge
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2024-01-09 22:58
强化学习
算法
python
强化学习
ChatGPT和Web3:人工智能如何帮助您建立和发展您的 Web3 公司
该机器人建立在OpenAI的GPT-3人工智能家族上,并通过监督学习和
强化学习
技术进行了优化。与ChatGPT机器人聊天时,你会感觉自己在与一个懂得一切并以非常教育性的方式回答的朋友交谈。
zgsdzczh
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2024-01-09 01:09
openai
区块链
人工智能
chatgpt
web3
MATLAB
强化学习
工具箱(四)创建水箱
强化学习
模型
创建水箱
强化学习
模型问题描述行动与观测奖励信号终止信号创建环境对象重置函数本示例说明如何创建一个水箱
强化学习
Simulink®环境,该环境包含一个RLAgent块来代替用于水箱中水位的控制器。
王莽v2
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2024-01-09 01:46
强化学习
强化学习
matlab
MATLAB
强化学习
工具箱(十一)训练DDPG智能体控制飞行机器人
飞行机器人模型此示例的
强化学习
环境是飞行机器人,其初始条件围绕半径为15m的圆环随机化。机器人的方向也是随机的。机器人具有安装在主体侧面的两个推进器,用于推动和操纵机器人。训练的目标是将机器
王莽v2
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2024-01-09 01:46
强化学习
强化学习
matlab
MATLAB
强化学习
实战(一)
强化学习
智能体训练总览
强化学习
智能体训练总览简介训练算法情节管理器保存候选智能体并行计算GPU加速验证训练后的策略环境验证简介创建环境和
强化学习
智能体后,您可以使用训练功能在环境中训练智能体。
王莽v2
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2024-01-09 01:46
强化学习
强化学习
matlab
MATLAB
强化学习
工具箱(三)-创建Simulink环境并训练智能体
使用
强化学习
深度确定性策略梯度(DDPG)智能体。水箱模型此示例的原始模型是水箱模型。目的是控制水箱中的水位。通过进行以下更改来修改原始模型:删除PID控制器。插入RLAgent块。
王莽v2
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2024-01-09 01:16
强化学习
强化学习
matlab
AI人工智能学习路线图
学习人工智能的基本算法,包括分类、回归、聚类、
强化学习
等。了解常用的人工智能框架,如TensorFlow、PyTorch等。实践并练习,尝试自己解决一些练习题或者实际问题。学
AI论道
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2024-01-09 01:43
人工智能
学习
强化学习
的数学原理学习笔记 - 策略梯度(Policy Gradient)
文章目录概览:RL方法分类策略梯度(PolicyGradient)BasicPolicyGradient目标函数1:平均状态值目标函数2:平均单步奖励PG梯度计算REINFORCE本系列文章介绍
强化学习
基础知识与经典算法原理
Green Lv
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2024-01-09 00:24
机器学习
笔记
强化学习
机器学习
人工智能
深度学习
强化学习
的数学原理学习笔记 - 基于模型(Model-based)
方法分类基于模型(Model-Based)值迭代(ValueIteration)策略迭代(PolicyIteration)截断策略迭代(TruncatedPolicyIteration)本系列文章介绍
强化学习
基础知识与经典算法原理
Green Lv
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2024-01-09 00:20
机器学习
笔记
强化学习
机器学习
人工智能
深度学习
【伤寒
强化学习
训练】打卡第八十三天 一期90天
8.5.1小建中汤与黄芪建中汤小建中汤,基本上是因为有饴糖,也就是麦芽糖,才称之为建中汤的。主证没有发干发渴的感觉的时候,芍药减少一点量是没有关系。因为现在人的肠胃有时候比较冷,芍药用多了会拉肚子;基本上乘以0.1的剂量,芍药放足桂枝的两倍没关系。但是觉得自己很需要大补,而用0.3的剂量的时候,芍药的用量就要看一下自己的体质;张仲景说一个容易拉肚子的人,栀子、芍药、大黄类的药都要放少一点,一般抓主
A卐炏澬焚
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2024-01-08 18:09
强化学习
的数学原理学习笔记 - 值函数近似(Value Function Approximation)
文章目录概览:RL方法分类值函数近似(Valuefunctionapproximation)Basicidea目标函数(objectivefunction)优化算法(optimizationalgorithm)Sarsa/Q-learningwithfunctionapproximationSarsawithfunctionapproximationQ-learningwithfunctionap
Green Lv
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2024-01-08 15:42
机器学习
笔记
强化学习
人工智能
深度学习
机器学习
强化学习
的数学原理学习笔记 - Actor-Critic
Advantageactor-critic)Off-policyAC重要性采样(ImportanceSampling)Off-policyPGOff-policyACDPG(DeterministicAC)本系列文章介绍
强化学习
基础知识与经典算法原理
Green Lv
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2024-01-08 15:42
机器学习
笔记
强化学习
机器学习
人工智能
深度学习
强化学习
的数学原理学习笔记 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo)
文章目录概览:RL方法分类蒙特卡洛方法(MonteCarlo,MC)MCBasicMCExploringStartsMCε-Greedy本系列文章介绍
强化学习
基础知识与经典算法原理,大部分内容来自西湖大学赵世钰老师的
强化学习
的数学原理课程
Green Lv
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2024-01-08 15:12
机器学习
笔记
强化学习
机器学习
人工智能
深度学习
蒙特卡洛
强化学习
的数学原理学习笔记 - 时序差分学习(Temporal Difference)
文章目录概览:RL方法分类时序差分学习(TemporalDifference,TD)TDforstatevaluesBasicTDTDvs.MCSarsa(TDforactionvalues)BasicSarsa变体1:ExpectedSarsa变体2:n-stepSarsaQ-learing(TDforoptimalactionvalues)TD算法汇总*随机近似(SA)&随机梯度下降(SGD)
Green Lv
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2024-01-08 15:40
机器学习
笔记
强化学习
人工智能
机器学习
深度学习
时序差分
机器学习周刊 第4期:动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述
目录:1、动手实战人工智能Hands-onAl2、huggingface的NLP、深度
强化学习
、语音课3、AwesomeJupyter4、计算机科学热门论文5、LLM开发者必读论文:检索增强(RAG)生成技术综述
机器学习算法与Python实战
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2024-01-08 13:50
人工智能
机器学习
chatgpt
人工智能知识点总结
人工智能涵盖很多子领域,分别是机器学习,深度学习,自然语言处理,计算机视觉,
强化学习
等。机器学习:是如何设计一个模型和算法来提取数据的模式,从而改善性能进行自主决策。
一只发呆的猪
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2024-01-08 11:52
人工智能
人工智能
论文阅读-基于深度
强化学习
的方法解决多智能体防御和攻击问题
论文原题目:Adeepreinforcementlearning-basedmethodappliedforsolvingmulti-agentdefenseandattackproblems论文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417421003377论文信息:目录1引言2问题制定与环境建模2.1多智能体防御与攻击
天寒心亦热
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2024-01-08 08:54
强化学习
多智能体强化学习
攻击和防御
论文阅读
多智能体强化学习
MADDPG
DDPG
攻击和防御
Flappy Bird QDN PyTorch博客 - 代码解读
QDN算法是一种
强化学习
算法,特别适用
OverlordDuke
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2024-01-08 06:10
神经网络
深度学习
强化学习
pytorch
人工智能
强化学习
QDN
第一章 绪论1
1.1这是一本什么书1.2
强化学习
可以解决什么问题一
强化学习
所能解决的问题
强化学习
所能解决的问题:智能决策问题强化更准确的说是:序贯决策问题何为序贯决策问题:需要连续不断地做出决策,才能实现最终⽬标的问题
食蓼少年
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2024-01-08 05:18
深度
强化学习
落地方法论(2)—— 需求分析篇
强化学习
,无论前面带不带“深度”二字,也同样有其鲜明的优势和局限性,务必要具体问题具体分析。
WYJJYN
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2024-01-08 04:12
精益软件开发的七大原则
精益软件开发的七大原则:消除浪费(EleminateWaste):
强化学习
,鼓励改进(FocusonLearning):注重质量(BuildQualityIn);推迟承诺(Defercommitment
终有zy
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2024-01-07 10:08
敏捷开发
Actor-Critic 跑 CartPole-v1
Vπθ(st)\psi_t=r_t+\gammaV_{\pi_\theta}(s_{t+1})-V_{\pi_\theta}({s_t})ψt=rt+γVπθ(st+1)−Vπθ(st)详细请参考动手学
强化学习
简单来说就是
NoahBBQ
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2024-01-06 17:17
RL
pytorch
gym
actor-critic
CartPole-v1
ChatGPT 原来是这样工作的(下)
从人类的反馈中进行
强化学习
ReinforcementLearningfromHumanFeedback方法总体包括三个不同的步骤:有监督的调优预训练的语言模型在相对少量
城北楠哥
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2024-01-06 15:45
【实践】Angel深度学习在广告推荐训练优化中的实践.pdf(附下载链接)
2、从零开始搭建创业公司后台技术栈3、全民K歌推荐系统算法、架构及后台实现4、微博推荐算法实践与机器学习平台演进5、腾讯PCG推荐系统应用实践6、
强化学习
算法在京东广告序列推荐场景的应用7、飞猪信息流内容推荐探索
智能推荐系统
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2024-01-06 12:25
算法
腾讯
python
人工智能
机器学习
【MLOps】使用Ray缩放AI
在这里,我将介绍Ray,并介绍如何使用Ray扩展大型语言模型(LLM)和
强化学习
(RL),然
架构师研究会
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2024-01-06 01:59
MLOps
人工智能
IT运维
人工智能
Ray
MLops
第10天
强化学习
:6月9日厥阴病篇吕文珍总结
1,厥阴病第一个特点是寒气往下掉,热气往上面冲,既上焦上火、下焦寒的状态,寒热错杂。厥、热互打,厥胜一场热胜一场。正如张仲景提出,如果这个人得厥阴病,会发高烧,然后燥热,五六日后手脚冰冷,拉肚子五六日。这样热几天冷几天,热几天冷几天。厥热胜复。2,厥阴第二个特点:情志性格问题。就是现在的人都好辩,有一个好辩的头脑!好辩的是实非常伤一个人的厥阴风木之气。那种情绪问题很多,控制欲非常强的那种肝实的人得
吕文珍520
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2024-01-05 22:03
04 supervised learning
unspervisedlearningclustering(聚类算法)Anomalydetection(异常检测)RecommenderSystems(推荐系统)ReinforcementLearning(
强化学习
叮咚Zz
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2024-01-05 14:39
深度学习
机器学习
目标检测
人工智能
麻黄升麻汤与干姜芩连人参汤90天
强化学习
–周丹
麻黄升麻汤。伤寒六七日,大下后,寸脉沉而迟,手足厥逆,下部脉不至,咽喉不利,唾脓血,泄利不止者,为难治,人参附子汤主之。不差,复以人参干姜汤与之。人参附子汤方。人参二两附子一枚干姜二枚(炮)半夏半升阿胶二两柏叶三两右六味,以水六升,煮取二升,去滓,纳胶烊消。温服一升,日再服人参干姜汤方。人参二两附子一枚干姜三两桂枝二两(去皮)炙草二两(炙)右五味,以水二升,煮取一升,去滓。温顿服之。伤寒四五日,腹
经方临证经验录
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2024-01-05 13:59
深度学习 | 多模态算法
一、InstructGPT模型1、GPT系列回顾chatGPT和InstructGPT都使用了指示学习和基于人工反馈的
强化学习
来指导模型的训练,不同点仅仅是在采集数据的方式上有所差异。
西皮呦
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2024-01-04 22:49
深度学习
人工智能
优势演员-评论家算法 A2C
优势演员-评论家算法A2C优势演员-评论家算法A2C主要思想目标函数优势演员-评论家算法A2C前置知识:演员-评论家算法:多智能体
强化学习
核心框架主要思想AC网络结构:策略网络-演员:这个网络负责根据当前的状态选择动作
Debroon
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2024-01-04 21:46
#
强化学习
算法
2019年上半年收集到的人工智能迁移学习干货文章
2019年上半年收集到的人工智能迁移学习干货文章迁移学习全面指南:概念、项目实战、优势、挑战迁移学习:该做的和不该做的事深度学习不得不会的迁移学习TransferLearning谷歌最新的PlaNet对
强化学习
以及迁移学习的意义及启发迁移学习时间序列分类如何提高
强化学习
的可靠性
城市中迷途小书童
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2024-01-04 20:11
【深度学习:(Contrastive Learning) 对比学习】深入浅出讲解对比学习
这种方法已被证明在计算机视觉、自然语言处理(NLP)和
强化学习
等不同领域都是有效的。
jcfszxc
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2024-01-04 14:08
深度学习知识专栏
深度学习
学习
人工智能
强化学习
:PPO
PPO简介我们在之前的项目中介绍了基于价值的
强化学习
算法DQN,基于策略的
强化学习
算法REINFORCE,基于价值和策略的组合算法Actor-Critic.对于基于策略分方法:参数化智能体的策略,并设计衡量策略好坏的目标函数
人工智能MOS
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2024-01-04 06:58
神经网络
人工智能
深度学习
机器学习
PPO
Gym
强化学习
自定义环境的搭建
Gym介绍Gym是一个用于测试和比较
强化学习
算法的工具包,它不依赖
强化学习
算法结构,并且可以使用很多方法对它进行调用,像Tensorflow、Theano。
棋圣阳阳阳
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2024-01-04 06:25
Python
强化学习
Flexsim
python
深度学习
【伤寒
强化学习
训练】打卡第八十五天 一期90天
9.9.1-黄芩汤证与黄连汤证太少并病治禁【8.49】太阳少阳并病,心下鞕,颈项强而眩者,当刺大椎、肺俞、肝俞,慎不可下也,下之则痉。太阳少阳并病,心下硬,颈项强而眩,基本上是太阳少阳的邪气从太阳要转归到少阳的过程里面会有这样的状况;张仲景的书有时候会让人读到一个事情,就是觉得好像汉朝人的津液是不是比我们现代的人少,张仲景叫大家小心的某一些津液不足的状况,因为津液不足而造成的颈项强,他的主张是非常
A卐炏澬焚
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2024-01-03 21:47
Deep Q-Network (DQN)理解
DQN(DeepQ-Network)是深度
强化学习
(DeepReinforcementLearning)的开山之作,将深度学习引入
强化学习
中,构建了Perception到Decision的End-to-end
兔兔爱学习兔兔爱学习
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2024-01-03 20:59
python
机器学习
深度学习
学习
机器学习笔记三——
强化学习
的V值计算
一、蒙特卡诺采样回溯计算V值把智能体放入环境的任意状态——从这个状态开始按照策略进行动作选择,并进入新状态——重复步骤2,直至进入最终状态——从最终状态往前回溯,计算每个状态的G值——重复1~4状态多次,平均每个状态的G值,这就是所需的V值1.具体G值计算如下:按照策略往后走,过程中不进行计算,只记录每一步的奖惩r从终点往前走,到某一状态获得的奖励总和就是G值。此时G=r+gamma*G_1,即这
唐豆豆*
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2024-01-03 15:09
机器学习
算法
机器学习
2024人工智能发展方向(机器人领域)
尽管离完全实现还尚有距离,但新年伊始,也是一个新的台阶,结合2023年的成果,在此基础上,2024年在算法架构上会倾向于,让机器人具有不断进化的能力,这一点李飞飞早在2021年便提出了深度
强化学习
进化策略
笑傲江湖2023
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2024-01-03 11:21
机器人
机器学习笔记二——
强化学习
一、什么是
强化学习
强化学习
就是让智能体可以独立自主的完成某个任务。独立自主指的就是不需要人去指挥。比如扫地机器人,打开开关就会自动去清理。自动驾驶的汽车,在定好目的地后,可以自动安全达到目的地。
唐豆豆*
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2024-01-03 08:26
机器学习
笔记
机器人
机器学习
Python贪心算法(Kruskal算法)生成对抗网络和
强化学习
数据集(计算机视觉)
最小生成树生成树被定义为包含图的所有顶点的连通无向图的树状子图。或者,用外行的话来说,它是形成一棵树(无环)的图的边的子集,其中图的每个节点都是树的一部分。最小生成树具有生成树的所有属性,并附加了在所有可能的生成树中具有最小可能权重的约束。与生成树一样,图也可以有许多可能的MST。生成树属性:图和生成树中的顶点数(V)相同生成树中有固定数量的边,该数量等于顶点总数减一(E=V-1)生成树不应断开连
亚图跨际
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2024-01-03 08:41
算法
Python
算法
python
贪心算法
论文阅读--Behavior Proximal Policy Optimization
YilangGuo论文链接:http://arxiv.org/abs/2302.11312arXiv2023-02-22代码链接:https://github.com/Dragon-Zhuang/BPPO摘要离线
强化学习
酒饮微醉-
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2024-01-03 04:44
强化学习
论文阅读
学习
机器学习
强化学习
Q-Learning基本原理
【AI业余爱好者学习总结】看了好多资料觉得Q-Learning很绕看不明白,猛刷B站几个视频,终于略懂一二。其中我觉得最通俗易懂的是几个大一学生讲的课程PPT,在这里总结一下。(【小组作业】Q-learning简单介绍_哔哩哔哩_bilibili)首先是Q-Learning的原理:Q-Learning就是想要得到最优的动作价值函数。上面表格中,每一行是一种状态,每一列是在这种状态下的行为对应的价值
xcpppig
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2024-01-03 01:24
机器学习
人工智能
服务运营 | 年终回顾:服务运营为您服务
在此基础上,我们的原创推文主要涉及(1)混合整数规划(2)排队论(3)马尔科夫决策(
强化学习
)三个方向在医疗优化中的应用建模。基于消费者
运筹OR帷幄
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2024-01-02 02:41
人工智能
机器学习的分类与经典算法
机器学习算法按照学习方式分类,可以分为有监督学习(SupervisedLearning)、无监督学习(UnsupervisedLearning)、半监督学习(Semi-supervisedLearning)、
强化学习
RainTicking
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2024-01-02 02:31
机器学习
机器学习
算法
机械学习 - 基础概念 - scikit-learn - 数据预处理 - 1
2.关于模型的概念一、机械学习概念1.监督学习总结:2.非监督学习总结:3.
强化学习
总结:三种学习的特点总结scikit-learn说明二、机械学习的基本实操逻辑1.采集数据2.数据预处理(Preprocessing
沐 修
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2024-01-01 23:37
机器学习
scikit-learn
python
机器学习
用一个小游戏入门深度
强化学习
今天我们来用深度
强化学习
算法deepQ-learning玩CartPole游戏。
不会停的蜗牛
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2024-01-01 13:54
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