作为一名对编程感兴趣的学生，敲代码是必不可少的，对于初学者，一开始代码都是一个一个地敲，可以增强我们的记忆，但是随着我们编程能力的提升之后，我们最重要的是提高自己的一个效率，这个时候，记录我们做过每个例子的代码、思路、解决问题的方法这些都是很有必要的。在日后敲代码的时候，如果遇到之前同样的问题，我们 ...
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2021-06-28 20:35:15
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阿里云机器学习PAI介绍Summer久石譲-「菊次郎の夏」オリジナル?サウンドトラック机器学习大致可以分三类：有监督学习：指每个样本都有对应的期望值，通过模型搭建，完成从输入的特征向量到目标值的映射，典型的例子是回归和分类问题，例如：逻辑回归、随机森林、决策树。无监督学习：指在所有的样本中没有任何目标值，期望从数据本身发现一些潜在的规律，例如一些简单的聚类K-means、DBSCAN等。增强学习：
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2020-11-16 13:20:47
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强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 [1] 。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Marko ...
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2020-07-12 19:10:00
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ICML 2020|华为诺亚方舟8篇论文入选，多智能体强化学习成热点 华为诺亚方舟实验室此次有8篇论文被接收，创下ICML历届论文接收量新高。研究方向涵盖多智能体强化学习，神经网络架构搜索，1bit神经网络，图结构数据上的主动学习，记忆增强学习，理论样本复杂度分析。下面我们就来看下本次接收的几篇代表 ...
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2020-07-11 09:29:43
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本教程源码请访问：tutorial_demo 一、什么是动态代理 1.1、概念 动态代理的用途与装饰模式很相似，就是为了对某个对象进行增强。所有使用装饰者模式的案例都可以使用动态代理来替换。 特点：字节码随用随创建，随用随加载； 作用：不修改源码的基础上对方法增强； 学习目的：为了学习AOP的原理做 ...
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2020-06-01 20:24:12
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如何估算各种物体的重心 摘要 本文介绍了一种增强学习算法，该算法通过机器人操作来学习物理材料组成未知的任意物体的质心。机器人学习是通过一系列动作来操纵对象。该算法的有效性在仿真中得到了证明，它可以定位形状复杂，质量分布均匀或不均匀的岩石的质心，并通过在模拟和实际实验中沿沿其学习的质心垂直堆叠岩石来证 ...
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2020-05-24 10:01:51
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机器学习介绍 机器学习是实现人工智能的手段，其主要研究内容是如何利用数据或经验进行学习，改善具体算法的性能。 多领域交叉，涉及概率论、统计学、算法复杂度等多门学科。 分类：监督学习、无监督学习、强化学习（增强学习）、半监督学习、深度学习。 scikit-learn库介绍（sklearn） 依赖Num ...
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2020-02-02 20:03:57
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准备 我的环境是python3.6,sc2包0.11.1 机器学习包下载链接： "pysc2" 地图下载链接 "maps" pysc2是DeepMind开发的星际争霸Ⅱ学习环境。 它是封装星际争霸Ⅱ机器学习API，同时也提供Python增强学习环境。 以神族为例编写代码，神族建筑科技图如下： 采矿 ...
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2019-11-22 01:05:54
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一些说明、参阅 https://github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow/blob/master/contents/1_command_line_reinforcement_learning/treasure_on_ri ...
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2019-09-13 22:45:56
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Deep Active Learning 最上方为监督学习，对面为非监督学习，之间包括增强学习、半监督学习、在线学习、主动学习。 Supervised Learing 将未标记的数据交给Work进行标记，然后将标记数据交给Learner进行训练。 Semi-Supervised Learning 在 ...
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2019-07-31 16:50:48
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