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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闲话 机器学习终于开坑了！！ 机器学习当然要tensorflow+gpu啦（可我没有/(ㄒoㄒ)/~~） 学学基础tensorflow+cpu应该也可以吧 之前是直接看吴恩达的视频，那些算法原理懂了个大概，结果发现根本就无法实现...也无法理解 tf 里面那些函数的作用（后来发现是tensorflo ...
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2020-07-12 12:20:43
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sklearn实践（二）：决策树 一、数据处理 继续上次聚类的练习，基于稍作处理的数据，在决策树中，只需划分一下训练集和测试集即可 这里用到的是 sklearn.model_selection.train_test_split() 函数原型：sklearn.model_selection.``tra ...
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2020-07-12 12:08:46
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sklearn实践（一）：kmeans聚类 实践往往比理论要经历更多的挫折。 一、数据处理 官方给的案例里用的都是sklearn自带的数据集，只要import之后便万事大吉，但实际中我们采用的数据往往没有那么规整，也不是可以一下就fit到模型里去的。经过这次经历，打算整理一下大致思路，关于更高级、深 ...
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2020-07-12 11:56:48
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一.mooc实例介绍 （1）参数 二.代码 from sklearn import linear_model import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # ...
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2020-07-12 00:37:39
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第一章Python数据分析概述 1、理解数据 2、认识数据分析 3、数据分析工具Python 4、重要的Python数据分析类库 5、集成开发环境和文本编辑器 6、使用Jupyter Notebook 第1节：理解数据 1、数据有结构化数据、半结构化数据和非结构化数据 结构化数据有： 1、表格型数据 ...
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2020-07-12 00:31:08
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摘要：根据密歇根大学的研究，机器人可以通过学习房屋周围不同物体之间的关系来学习如何更快地找到事物。在本文的一个示例中，一种新模型为机器人提供了视觉搜索策略，可以指导机器人在已经看到冰箱的情况下寻找附近的咖啡壶。 这项工作由Chad Jenkins教授和CSE博士领导。学生Zeng Zeng在2020 ...
摘要：根据密歇根大学的研究，机器人可以通过学习房屋周围不同物体之间的关系来学习如何更快地找到事物。在本文的一个示例中，一种新模型为机器人提供了视觉搜索策略，可以指导机器人在已经看到冰箱的情况下寻找附近的咖啡壶。 这项工作由Chad Jenkins教授和CSE博士领导。学生Zeng Zeng在2020 ...
Linear Methods Nonlinear Methods Lower-dimensional linear projection preserves local information only ISOMAP 2000 LLE (Locally Linear Embedding) 2000 ...
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2020-07-11 11:18:21
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China Symposium on Machine Learning and Applications 中国机器学习及其应用研讨会 为了促进智能信息处理领域同行间的交流，陆汝钤院士发起组织了"智能信息处理系列研讨会"。“机器学习及其应用”研讨会自2002年开始，先后在上海、南京、北京、西安等地举行 ...
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2020-07-11 09:33:08
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