接下来我们回顾一下动态规划算法(DP)和蒙特卡罗方法(MC)的特点,对于动态规划算法有如下特性: 需要环境模型,即状态转移概率\(P_{sa}\) 状态值函数的估计是自举的(bootstrapping),即当前状态值函数的更新依赖于已知的其他状态值函数. 相对的,蒙特卡罗方法的特点则有: 可以从经验中学习不需要环境模型 状态值函数的估计是相互独立的 只能用于episode tasks 而我们希望的算法是这样的: 不需要环境模型 它不局限于episode task,可以用于连续的任务 本文介绍的时…

上篇文章讲到Q-learning, Sarsa与Q-learning的在决策上是完全相同的,不同之处在于学习的方式上 这次我们用openai gym的Taxi来做演示 Taxi是一个出租车的游戏,把顾客送到目的地+20分,每走一步-1分,如果在路上把乘客赶下车的话扣10分 简要 Sarsa是一种在线学习算法,也就是on-polic,Sarsa在每次更新算法时都是基于确定的action,而Q-learning还没有确定 Sarsa相对比较保守,他的每一步行动都是基于下一个Q(s',a')来完成的…

强化学习读书笔记 - 06~07 - 时序差分学习(Temporal-Difference Learning) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 时序差分学习简话 时序差分学习结合了动态规划和蒙特卡洛方法,是强化学习的核心思想. 时序差分这个词不…

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮.   在…

前言 之前辞职找工作的时候发现,很多公司希望招聘蓝牙技术方面的人才,所以干脆丢开LWIP静下心来学习蓝牙技术.原本以为一两星期能基本学会的,谁知道所选的蓝牙芯片nrf51822是个坑货,坑了我一个月. 如果你跟我一样是一个蓝牙新手,并且还没有买nrf51822的开发板的话,推荐先学cc2541,如果已经买了开发板,那就看我的<蓝牙芯片NRF51822入门学习>系列文章吧,祝你尽早出坑. 本文面对的是:已经掌握nrf51822基本外设,并且阅读了TI官方视频,对蓝牙有了初步了解,但对怎么进一步学…

目录 "做中学"之"极客时间"课程学习指导 所有课程都可以选的课程 Java程序设计 移动平台开发 网络攻防实践 信息安全系统设计基础 信息安全专业导论 极客时间课程介绍 Winter.程劭非.重学前端 宝玉.软件工程之美 蔡能.从0开始学游戏开发 陈旸.数据分析实战45讲 丁雪丰.玩转Spring全家桶 范学雷.代码精进之路 高磊.9小时搞定微信小程序开发 郝林.Go语言核心36讲 洪亮劼.AI技术内参 胡峰.程序员进阶攻略 胡忠想.从0开始学微服务 黄申.程序员…

这周在阅读<阿里巴巴Java开发手册>时,在并发处理一节的日期处理中,其强调SimpleDateFormat 是线程不安全的类,一般不要定义为 static 变量,如果 定义为 static,必须加锁,或者使用 DateUtils 工具类.并且建议如果是 JDK8 的应用,可以使用 Instant 代替 Date,LocalDateTime 代替 Calendar, DateTimeFormatter 代替 SimpleDateFormat,官方给出的解释:simple beautiful s…

记录我开始学习Python的时间节点 2019-09-22 从明天开始我要开始学习Python了,坚持学习.坚持写博客,慢慢积累. 结合实例项目,最好能把目前在做的项目用Python实现. 加油!…

讲授机器学习面临的挑战.人工特征的局限性.为什么选择神经网络.深度学习的诞生和发展.典型的网络结构.深度学习在机器视觉.语音识别.自然语言处理.推荐系统中的应用 大纲: 机器学习面临的挑战 特征工程的局限性 机器学习算法的瓶颈 为什么选择了神经网络 深度学习的基本思路 深度学习的诞生历程 深度学习得以发展的因素 典型的网络结构 深度学习的发展现状 在机器视觉中的应用 在语音识别中的应用 在自然语言处理中的应用 在推荐系统中的应用 深度强化学习简介 本集总结 机器学习面临的挑战: 经典的机器学习算…

前面主要学习了ElasticSearch分布式集群的存储过程中集群.节点和分片的知识(ElasticSearch 5学习(6)--分布式集群学习分享1),下面主要分享应对故障的一些实践. 应对故障 前面说了很多关于复制分片可以应对节点失效,很好保证集群的安全性,下面我们可以尝试杀掉第一个节点的进程,我们的集群变化成如下(所有的操作都是ElasticSearch自动处理): 我们杀掉的节点是一个主节点.一个集群必须要有一个主节点才能使其功能正常,所以集群做的第一件事就是各节点选举了一个新的主节点:…