简介 统计学习，或者说机器学习的方法主要由监督学习、无监督学习和强化学习组成（它们是并列的，都属于统计学习方法）。 统计学习方法要素 1、假设数据独立同分布。（同数据源的不同样本之间相互独立） 2*、假设要学习的模型属于某个函数的集合，称为假设空间。（你确定了这个函数的样式，就是假设空间，但是函数里 ...
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2020-03-18 20:20:51
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导读 从一开始的AlphaGo击败世界冠军、到今天的自然语言处理、自动驾驶等，这与机器学习之强化学习算法息息相关。这股技术热浪也在逐年上升中。本文通俗语言简洁强化学习原理，马尔科夫过程，以及深度强化学习的应用。 概论 随着近些年人工智能领域的发展，机器学习技术被分为监督学习、无监督学习和强化学习三大 ...
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2020-03-17 14:06:39
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ML Agents（二）创建一个学习环境 一、前言 上一节我们讲了如何配置ML Agents环境，这一节我们创建一个示例，主要利用Reinforcement Learning（强化学习）。 如上图，本示例将训练一个球滚动找到随机放置的立方体，而且要避免从平台上掉下去。 本示例是基于ML Agents ...
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2020-03-16 23:11:42
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量化学习 | Tushare和Backtrader初探（一） ...
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2020-03-13 18:48:14
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强化学习 值函数近似和策略梯度 [toc] 前两节内容都是强化学习的一些基础理论 ，只能解决一些中小规模的问题，实际情况下很多价值函数需要一张大表来存储，获取某一状态或动作价值的时候通常需要一个查表操作，这对于某些状态或动作空间很大的问题几乎无法求解，而许多实际问题拥有大量状态或动作，甚至是连续的状 ...
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2020-03-12 09:49:06
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2019年12月CSP考试第三题化学方程式解法 ...
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2020-03-06 21:49:05
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2020.3.6 一直以来很害怕接触到这一块，但是越早准备以后找工作的时候就能多一些底气，毕竟只要下定决心开始，什么时候都不算晚。 这篇文章是听了一个比较系统性的关于学习的路线，特此记录。 大纲 有哪些需要学习的算法与数据结构 如何学好算法与数据结构-刷题的重要性 算法与数据结构在工作中的应用 总结 ...
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2020-03-06 20:06:46
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第一题： 化学很神奇，以下是烷烃基 假设如上图，这个烷烃基有6个原子和5个化学键，6个原子分别标号1~6，然后用一对数字 a,b 表示原子a和原子b间有一个化学键。这样通过5行a,b可以描述一个烷烃基 你的任务是甄别烷烃基的类别。 原子没有编号方法，比如1 22 3 3 44 55 6和1 32 3 ...
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2020-03-06 12:42:18
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机器学习可分为：有监督（Supervised Learning）、无监督（Unsupervised Learning）、强化学习(Reinforcement Learning) 1. 有监督学习：数据集包含样本 x 与标签 y ，训练时，通过计算模型的预测值与真实标签 y 之间的误差来优化网络参数 ...
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2020-03-05 13:54:23
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我真的是一个非常慢慢热的人呢~现在才发觉这个方向很难，构建epigenetic landscape，好像做这个的人就那么几个组，这个方向涉及的学科也很多：物理（动力学等），化学，统计学，找了很久连一篇很好的综述也没有 ┑(￣Д ￣)┍ 今天心态有一丢丢sad，但是呢： 凡事都要往好的地方想：至少我对 ...
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2020-03-02 20:27:31
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