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 > 目  录 <  Agent–Environment Interface Goals and Rewards Returns and Episodes Policies and Value Functions Optimal Policies and Optimal Value Functions  > 笔  记 <  Agent–Environment Interface MDPs are meant to be a straightforward framing of th…

  > 目  录 <   learning & intelligence 的基本思想 RL的定义.特点.四要素 与其他learning methods.evolutionary methods的比较 例子(井字棋 tic-tac-toe)及早期发展史    > 笔  记 <  learning & intelligence 的基本思想:learning from interaction RL的定义: RL is learning what to do--how to…

 > 目  录 <  k-armed bandit problem Incremental Implementation Tracking a Nonstationary Problem Initial Values (*) Upper-Confidence-Bound Action Selection(UCB) (*) Gradient Bandit Algorithms (*) Associative Search (Contextual Bandits)  > 笔  记 < …

——深度学习的建模.调参思路整合. 写在前面 最近偶尔从师兄那里获取到了吴恩达教授的新书<Machine Learning Yearing>(手稿),该书主要分享了神经网络建模.训练.调节参数时所需要的一些技巧和经验.我在之前的一些深度学习项目中也遇到过模型优化,参数调节之类的问题,由于当时缺少系统化的解决方案,仅仅依靠感觉瞎蒙乱碰.虽然有时也能获得效果不错的网络模型,但对于该模型是否已到达最佳性能.该模型是否能适配更泛化的数据等问题心理没底.通过阅读这本教材,对于数据集的获取.划分:训练模型…

data<-'F:\\learning\\ML_for_Hackers\\ML_for_Hackers-master\\06-Regularization\\data\\' ranks <- read.csv(file.path(data, 'oreilly.csv'),stringsAsFactors = FALSE) library('tm') documents <- data.frame(Text = ranks$Long.Desc.)row.names(documents) &…

From:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/117167 1.先科普下最长公共子序列 & 最长公共子串的区别: 找两个字符串的最长公共子串,这个子串要求在原字符串中是连续的.而最长公共子序列则并不要求连续. 2.最长公共子串 其实这是一个序贯决策问题,可以用动态规划来求解.我们采用一个二维矩阵来记录中间的结果.这个二维矩阵怎么构造呢?直接举个例子吧:"bab"和"caba"(当然我们现在一眼就可以看出来最长公共子串是…

#定义函数,打开每一个文件,找到空行,将空行后的文本返回为一个字符串向量,该向量只有一个元素,就是空行之后的所有文本拼接之后的字符串 #很多邮件都包含了非ASCII字符,因此设为latin1就可以读取非ASCII字符 #readLines,读取每一行作为一个元素 #异常捕获是自己加的,书上没有,不加会出错,因为有些邮件没有空行 get.msg <- function(path){con <- file(path, open = "rt",encoding='latin1')…

为了培养一个机器学习领域专家那样的直觉,最好的办法就是,对你遇到的每一个机器学习问题,把所有的算法试个遍,直到有一天,你凭直觉就知道某些算法行不通.…

library('ggplot2')df <- read.csv('G:\\dataguru\\ML_for_Hackers\\ML_for_Hackers-master\\12-Model_Comparison\\data\\df.csv') #用glm logit.fit <- glm(Label ~ X + Y,family = binomial(link = 'logit'),data = df) logit.predictions <- ifelse(predict(logit…