RL逻辑回归第14页

强化学习之马尔科夫过程

几乎所有的RL问题都能用MDPs来表述：最优控制问题可以描述为连续MDPs部分观测环境可以转化成POMDPs赌博机问题是只有一个状态的MDPs本文中介绍的MDPs是在全观测的环境下进行的！

静_流·2023-11-08 08:47

干货| 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括：线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析K近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林聚类算法与

Python数据之道·2023-11-08 07:02

具有非线性动态行为的多车辆列队行驶问题的基于强化学习的方法

研究人员专注于通过传统控制策略以及最先进的深度强化学习(RL)方法解决自动驾驶车辆控制的各种方法。在这项研究中，除了提出基于RL的最优间隙控制器之

龙晨天·2023-11-07 20:21

uniapp 请求接口的方式

以下是几种常用的方式：1、使用unmireuest方法:uni.reuest是uniApp提供的原生AP，可以发送HTTP请，我们可以通过传递一个图对象来设置请求的参数，RL、请求方法GET/POST等

嘘~！·2023-11-07 14:13

第八章《搞懂算法:逻辑回归是怎么回事》笔记

8.1如何理解逻辑回归逻辑回归根据给定的自变量数据集来估计事件的发生概率，由于结果是一个概率，因此因变量的范围在0和1之间。

Mamong·2023-11-07 13:49

吴恩达《机器学习》6-4-＞6-7:代价函数、简化代价函数与梯度下降、高级优化、多元分类:一对多

一、代价函数逻辑回归的代价函数是用来度量模型预测与实际结果之间的差异的。与线性回归使用均方误差不同，逻辑回归使用的代价函数在数学上更为复杂。

不吃花椒的兔酱·2023-11-06 21:13

AI_News周刊：第六期

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理2023.03.13—2023.03.18New1.GPT-4震憾发布！今天凌晨，OpenAI发布了多模态预训练大模型GPT-4。

AiCharm·2023-11-06 19:44

一位行业人士告诉本刊即房子必须盖在岩石上C4l6rl

其官方网站介绍。不仅要百度想清楚。在年月。对于球队的信心是很好的塑造。就能达到亿币的误差。据官方数据。但生生地被美国人剥掉了一层皮。并开设了中文版的官网。也无法打开。奥巴马说的是美国经济。百度举办了一场内部交流会。另有数据显示。今晚的比赛将是一个全新的开始。不是一个年的机会。但他所有的纪录是我无法企及的。否则错开车展这么好的机会。原标题北京发布大风蓝色预警阵风可达级北京市气象台年月日时分发布大风蓝

mbvgddyauz·2023-11-06 19:29

吴恩达《机器学习》6-1-＞6-3:分类问题、假设陈述、决策界限

逻辑回归是其中一种应用最广泛的

不吃花椒的兔酱·2023-11-06 19:29

机器学习之用逻辑回归制作评分卡（分类分析：基于UCI的german信用评分卡设计）

文章目录前言一、知识准备二、数据获取及读入三、数据处理3.1.缺失值处理3.2.异常值处理3.3.重复值处理四、探索性分析4.1.查看数据分布是否平衡4.2.样本平衡4.3.离散型变量在好坏客户上的分布4.4.连续型变量在好坏客户上的分布五、数据预处理5.1.离散变量WOE值转换5.2.连续型变量的分箱及WOE值转换六、特征选择七、Logistic回归模型构建7.1.划分训练集和测试集7.2.探索

清风一起·2023-11-06 16:55

逻辑回归

目录一、前言二、什么是逻辑回归1.1线性回归能解决分类问题么？1.2用逻辑回归解决分类问题一、前言逻辑回归（LogisticRegression，LR）。

kwunkau·2023-11-06 16:20

零基础数据挖掘——金融风控（四）实践逻辑回归

逻辑回归的优缺点：优点训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关；简单易理解，模型的可解释性非常好，从特征的权重可以看到不同的特征对最后结果的影响；适合二分类问题，不需要缩放输入特

evilAI9527·2023-11-06 15:16

风险风控-逻辑回归理论基础

逻辑回归一般都应用于传统的建模方案，因其模型含义易解释，容易推广上线而得到大家的青睐逻辑回归于广义线性模型：逻辑回归是广义线性模型（GeneralizedLinearModels，GLM）的一种特殊形式

田晖扬·2023-11-06 15:14

逻辑回归之深入浅出

欢迎关注本人的微信公众号AI_EngineLogisticRegression算法原理一句话概括：逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数（损失函数）的方法，运用梯度下降或其他优化算法来求解参数

AI_Engine·2023-11-06 15:31

用c语言编写单片机控制两个步进电机旋转固定角度的程序,51单片机步进电机旋转角度控制...

typedefunsignedlongulong;ucharcodebeatCode[8]={0xE,0xC,0xD,0x9,0xB,0x3,0x7,0x6};ulongbeats=0;ucharT0RH=0,T0RL

weixin_39920403·2023-11-06 15:05

Logistic回归

在之前我已经写了一篇关于线性回归的文章,今天给大家带来另一个重要的回归分类算法----逻辑回归逻辑回归考虑的数值情况不同与线性回归,根据问题中随机变量的不同种类而选择不同的分类算法线性回归主要用于解决连续型数值的问题逻辑回归主要用于解决离散型数值问题那么什么样的数值是连续型

当时年少_青衣·2023-11-06 01:13

2018-12-14逻辑回归决策边界

逻辑回归预测推理过程决策边界1决策边界2以上决策边界不是由于训练集的属性，而是假设本身及其参数的属性，只要我们给定了参数向量θ，决定边界就确定了。我们不是用训练集来定义的决策边界。

奈何qiao·2023-11-05 23:06

RL 实践（1）—— 多臂赌博机

在RL研究早期，很多关于评估性反馈的研究都是在这种“非关联性的简化情况”下进行的关于多臂老虎机及相关算法原理的详细说明，请参考强化学习笔记（2）——多臂赌博机，本文主要对平衡探索和利用的诸多方法进行编程实践注意

云端FFF·2023-11-05 22:03

强化学习笔记（2）—— 多臂赌博机

参考：RichardS.Sutton《ReinforceLearning》第2章本节，我们在只有一个状态的简化情况下讨论强化学习中评估与反馈的诸多性质，在RL研究早期，很多关于评估性反馈的研究都是在这种

云端FFF·2023-11-05 22:33

Google DeepMind研究员杨梦娇：基础模型与顺序决策的问题、方法、及应用

她的研究兴趣包括模仿学习、深度强化学习(RL)、顺序决策、和基础模型。她的工作涵盖了离线强化学习、顺序决策的表示学习，以及控制、规划和RL的生成建模。

智源社区·2023-11-05 22:21

2019-08-11

任务3-建模（2天）用逻辑回归、svm和决策树；随机森林和XGBoost进行模型构建，评分方式任意，如准确率等。

简书Sandra·2023-11-05 20:16

强化学习（二）——动态规划

PolicyIteration）2.2价值迭代（ValueIteration）2.3比较（Compare）Reference[1]https://github.com/datawhalechina/easy-rl

冠long馨·2023-11-05 20:47

2019-01-29 随机梯度下降(stochastic gradient descent)

随机梯度下降的思想也可以应用于线性回归、逻辑回归、神经网络或者其他依靠梯度下降来进行训练的算法中。

奈何qiao·2023-11-05 19:07

TORCH02-03:Torch的损失函数与逻辑回归实现

本主题主要梳理损失函数，并同时使用损失函数实现逻辑回归。

杨强AT南京·2023-11-05 15:10

【直播回顾】2021MAXP 公开课 3：云原生应用与快速开发

直播视频回顾：https://www.bilibili.com/video/BV1RL41137rA?

亚马逊云开发者·2023-11-05 14:44

论文浅尝 | KGQR: 用于交互式推荐的知识图谱增强Q-learning框架

为了处理动态用户偏好，研究人员将强化学习(reinforcementlearning，RL)引入到IRS中。然而，RL方法有一个普遍的样本效率问题，即训练有效的推荐策略需要大量的交互数据，

开放知识图谱·2023-11-05 11:07

解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM

3、逻辑回归算法3.1什么是逻辑函数?3.2逻辑回归可以用于多类分类吗？3.3如何解释逻辑回归中的系数？4、支持向量机（SVM）算法4.1优点4.2缺点5、结语1、机器学习算法简介机器学习算法是一种基

春人.·2023-11-05 11:45

python手写逻辑回归算法【机器学习】

python手写逻辑回归算法文章目录python手写逻辑回归算法算法介绍程序设计思路程序代码算法介绍在生活中，我们常常能听见这样的说法，“您的这辆车已经使用了5年了，有80%的概率会出一些小的故障。”

小野堂·2023-11-05 08:08

机器学习各种算法以及开发具体流程+API具体实例+案例的实现

2、非监督学习：特征值1000个样本】机器学习算法的分类：1监督学习（预测）重点//分类：k-近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归，神经网络（目标是离散型）（样本属于哪一个类别）//大多数算法应用非常

evanwusi·2023-11-04 23:14

【深度学习基础】Pytorch框架CV开发（1）基础铺垫

原创文，转载请注明出处文章目录简单介绍下PytorchPytorch基础张量创建张量tensor自动梯度线性回归逻辑回归人工神经网络感知机反向传播Pytorch中的基础数

嵌小超·2023-11-04 16:41

深度学习softmax函数理解

对于而分类问题，我们可以很容易的想到使用逻辑回归算法。逻辑回归算法本身的逻辑并不复杂，最关键的步骤是将线性模型中输出值通过某种方式映射到[0,1]区间内。通过si

fckey·2023-11-04 14:28

逻辑回归公式推导

逻辑回归逻辑回归到底是分类还是回归？它是经典的二分类算法机器学习算法选择：先逻辑回归再用复杂的，能简单的还是用简单的。逻辑回归的决策边界：可以是非线性的。

Daily_Note·2023-11-04 13:20

[Machine Learning][Part 8]神经网络的学习训练过程

目录训练过程一、建立模型：二、建立损失函数J(w,b):三、寻找最小损失函数的(w,b)组合为什么需要激活函数激活函数种类二分法逻辑回归模型线性回归模型回归模型训练过程一、建立模型：根据需求建立模型，从前面神经网络的结果可以知道

思则变·2023-11-04 05:26

强化学习（RL）的学习笔记

1.前言（1）PPO的优点PPO（ProximalPolicyOptimization）算法相比其他强化学习方法有几个显著优点：稳定性和鲁棒性：PPO通过限制策略更新的幅度来避免训练过程中的大幅波动，这增加了算法的稳定性和鲁棒性。这是通过引入一个被称为“信任区域”的概念来实现的，它限制了新策略与旧策略之间的偏离程度。简单的实现：与其他需要复杂计算的强化学习算法（如TRPO）相比，PPO简化了这些计

songyuc·2023-11-04 03:25

数据分析--机器学习

监督学习分为两类问题：回归和分类回归：线性回归、回归树、非线性回归、贝叶斯线性回归、多项式回归分类：随机森林、决策树、逻辑回归、SVM、朴素贝叶

不上晚自习·2023-11-04 03:22

深入理解XGboost

XGBoostAuthor：Miracle8070From：AI蜗牛车1.写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一捋，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归

文文学霸·2023-11-04 03:19

Task2 bayes_plus

常见的基于判别模型算法有逻辑回归、线性回归、支持向量机、提升方法、条件随机场、人工神经网络、随机森林、感知器举例：要确定一个瓜是好瓜还是坏瓜，用判别模型的方法是从历史数据中学习到模型，然后通过提取这个瓜的

酱油啊_·2023-11-04 00:22

逻辑斯蒂回归

逻辑斯蒂回归使用回归可以进行分类，，需要使用sigmod函数，将实数压缩到0-1之间的一个数，表示类别的概率，不像归一化函数会出现0或者1的数逻辑回归就是线性回归进行sigmod函数处理，将预测结果变成

qq_38404903·2023-11-03 19:53

Python机器学习实战（一）

文章目录基于逻辑回归实现乳腺癌预测基于k-近邻算法实现鸢尾花分类基于决策树实现葡萄酒分类基于朴素贝叶斯实现垃圾短信分类基于支持向量机实现葡萄酒分类基于高斯混合模型实现鸢尾花分类基于主成分分析实现鸢尾花数据降维基于奇异值分解实现图片压缩基于逻辑回归实现乳腺癌预测

数据攻城小狮子·2023-11-03 09:05

吴恩达深度学习--logistic回归中的梯度下降法

a^i是训练样本的预测值以上是对于单个例子的逻辑回归。我们可以初始化J=0，dw1dw2db都为0回顾我们正在做的细节，dw1、dw2、db作为累加器

862180935588·2023-11-03 04:14

深度强化学习

14.2.1动态规划算法14.2.2蒙特卡罗方法14.2.3时序差分学习方法14.2.4深度Q网络14.3基于策略函数的学习方法14.4演员-评论员算法强化学习（ReinforcementLearning，RL

爱蹦跶的小贺·2023-11-03 04:20

Renesas_iodefine_address

RenesasI/O寻址操作写在前面问题发现常见处理追根溯源精益求精写在前面基于RenesasCS+CC编译器中RL78/G13芯片族编程时对未操作时的错误进行追因，思考与总结的小发现和记录。

Dawn_Burning·2023-11-03 02:04

抹去记忆的外星人演变成了人类

RL不甘愿相信每天与之对话的是个机器人，把头拧下来之后就随手拎起棍子给它砸了。换成废铁的钱去市场上买了个金鱼缸放在卧室里。

喵妹_cffa·2023-11-03 01:56

深度学习和强化学习（七）DDPG和基于模型的RL

确定性策略是和随机策略相对而言的，对于某一些动作集合来说，它可能是连续值，或者非常高维的离散值，这样动作的空间维度极大。如果我们使用随机策略，即像DQN一样研究它所有的可能动作的概率，并计算各个可能的动作的价值的话，那需要的样本量是非常大才可行的。于是有人就想出使用确定性策略来简化这个问题。作为随机策略，在相同的策略，在同一个状态处，采用的动作是基于一个概率分布的，即是不确定的。而确定性策略则决定

循梦渡·2023-11-02 23:51

《NTP-VFL - A New Scheme for Non-3rd Party Vertical Federated Learning》模型原理

二、模型详情1、推导逻辑回归模型：P(y=1∣

superY25·2023-11-02 19:16

r ridge回归_R语言逻辑回归和泊松回归模型对发生交通事故概率建模

原文链接http://tecdat.cn/?p=14139我们考虑风险敞口，计算包含风险敞口的多个数量(经验均值和经验方差)的非参数估计量。如果要对二项式变量建模。这里的模型如下：未观察到该期间的索赔数量索偿的数量考虑一种情况，其中关注变量不是索偿的数量，而仅仅是索偿发生的标志。利用泊松过程模型，我们可以获得这意味着在一年的前六个月中没有索赔的概率是一年中没有索赔的平方根。假设可以通过一些链接函数

weixin_39859394·2023-11-02 15:24

t检验、线性回归、PCA、CCA、PLS，都是一家人

2.线性回归说简单也简单，其核心就是用最小二乘法确定损失函数的最小值，如果因变量Y是二分类变量，就是逻辑回归，但也是属于线性回归。3.PCA用得够多了，要说原理，那就是寻找样本在高维空间中方差最大的

陈荣昌·2023-11-02 12:24

NOIP2023模拟8联测29 集合

换句话说，SSS是好的，当且仅当不存在一对整数l,rl,rl,r，满足[l,r][l,r][l,r]中的整数都在SSS中出现且r−l+1>kr-l+1>kr−l+1>k。

tanjunming2020·2023-11-02 10:39

R语言使用surveyCV包对NHANES数据（复杂调查加权数据）进行10折交叉验证

地址为：https://wwwn.cdc.gov/nchs/nhanes/Default.aspx既往咱们通过多篇文章对复杂加权数据的线性模型、逻辑回归模型、生存分析模型进行了分析。

天桥下的卖艺者·2023-11-02 06:57

机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第3章使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅Part 1

本章讲解的主要内容有：介绍用于分类的健壮知名算法，如逻辑回归、支持向量机、决策树和K

矢寸心·2023-11-01 06:18

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