好不容易写完了 想看全部的欢迎点击下面的github https://github.com/LyWangPX/Solutions-of-Reinforcement-Learning-An-Introduction-Sutton-2nd/blob/master/Solutions_to_Reinforcement_Learning_by_Sutton_Chapter_3.pdf…

整理一下自己写的作业,供考试前复习用,哈哈 进入正题!!! 题目: 2.分析下面的程序,写出其运行时的输出结果 这里就不展示课本源代码,直接给出修改后的代码,错误部分代码已给出具体的注释 #include<iostream> //原题的#include<iostream.h>写法错误 #include<stdlib.h> using namespace std; //原题缺少该行代码,用于输入cin和输出cout class Date{ public: Date(int…

第三章习题 部分证明题未给出答案 1. 表3.4中,零假设是指三种形式的广告对TV的销量没什么影响.而电视广告和收音机广告的P值小说明,原假设是错的,也就是电视广告和收音机广告均对TV的销量有影响:报纸的P值高,说明原假设成立,也就是报纸广告对TV的销量没啥影响. 2. KNN回归和KNN近分类都是典型的非参数方法.这两者的区别在于,前者的输入和输出均为定量值:而后者的输入和输入和输出均为定性值. 3. 首先,有题目可知下面关系:Y = 50 + 20(gpa) + 0.07(iq) + 35(…

PythonCrashCourse 第三章习题 3.1 将一些朋友的姓名存储在一个列表中,并将其命名为names.依次访问该列表中的每个元素,从而将每个朋友的姓名都打印出来 names = ['lihua','gaohang','liujingrong','jack','shabi','douyu'] print(names[0]) print(names[1]) print(names[2]) print(names[3]) print(names[4]) print(names[5]) pr…

强化学习入门最经典的数据估计就是那个大名鼎鼎的  reinforcement learning: An Introduction 了,  最近在看这本书,第一章中给出了一个例子用来说明什么是强化学习,那就是tic-and-toc游戏, 感觉这个名很不Chinese,感觉要是用中文来说应该叫三子棋啥的才形象. 这个例子就是下面,在一个3*3的格子里面双方轮流各执一色棋进行对弈,哪一方先把自方的棋子连成一条线则算赢,包括横竖一线,两个对角线斜连一条线. 上图,则是  X 方赢,即: reinforc…

本文为周志华机器学习西瓜书第三章课后习题3.5答案,编程实现线性判别分析LDA,数据集为书本第89页的数据 首先介绍LDA算法流程: LDA的一个手工计算数学实例: 课后习题的代码: # coding=utf-8# import flattenimport tensorflow as tffrom numpy import *import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef LDA(c1,c2): m1=mean(c1,axis=0) m2…

1,当读写磁盘文件时,read,write等函数确实是不带缓冲机制的吗?请说明原因. 答:所有磁盘I/O都要经过内核的块缓存区(即内核的缓冲区高速缓存).唯一例外的是对原始磁盘设备的I/O,但是我们不考虑这种情况.既然read或write的数据都要被内核缓冲,那么术语“不带缓冲的I/O”指的是在用户的进程中对这两个函数不会自动缓冲,每次read或write就要进行一次系统调用. 2,编写一个与dup2功能相同的函数,要求不调用fcntl函数,并且要有正确的出错处理. 答: #include <s…

Common Transformations and Actions   本章中,我们浏览了Spark中大多数常见的transformation(转换)和action(开工).在包含特定数据类型的RDD上可以进行额外的操作,例如,可以对纯数字RDD使用统计函数,对键值对的RDD进行聚合操作.后面的章节我们会介绍这些特别的操作和RDD类型间的转换. Basic RDD (基础RDD)   首先,在忽略数据的影响的前提下,我们将描述所有的RDD上可以执行的transformation和action.…

   本章介绍了Spark用于数据处理的核心抽象概念,具有弹性的分布式数据集(RDD).一个RDD仅仅是一个分布式的元素集合.在Spark中,所有工作都表示为创建新的RDDs.转换现有的RDD,或者调用RDD上的操作来计算结果.在底层,Spark自动将数据中包含的数据分发到你的集群中,并将你对它们执行的操作进行并行化.数据科学家和工程师都应该阅读这一章,因为RDD是Spark的核心概念.我们强烈建议你在这些例子中尝试一些 交互式shell(参见"Spark的Python和Scala shell的…

在一个源文件中,有两个函数x和y,定义一个链接属性external储存类型static的变量a,且y可以访问,x不可以访问,该如何定义呢? #include <stdio.h> void x() { } int a = 1;//变量的作用域是在定义的地方开始所以放在y前面即可,默认链接属性external,储存类型static void y() { }…

1.这是python的语言特性,python先创建对象,在给变量赋值时,不需要定义变量的名称和类型,它实际是用变量引用对象.变量类型在给变量赋值时自动声明 2.原因类似变量无须声明类型 3.python用下划线作为变量前缀和后缀指定特殊变量,对解释器有特殊意义,也是内建标识符所使用的特殊符号,故一般避免用下划线作为变量的开头和结尾 4.python一行可以书写多个语句,多个语句间用";"分隔.但是为了良好的编程风格,不推荐这么做 5.python可以将一个语句分成多行书写,行的末尾用反…

1.使用一个整数输入自己的身高(单位为cm),并将此身高转化为米和厘米共同表示的形式,使用下划线字符来指示输入的位置,使用一个const符号常量来表示转换因子. #include<iostream> using namespace std; ; int main() { cout << "请输入自己的身高,单位为厘米:___\b\b\b" ;//使用下划线字符来指示输入的位置 int height; cin >> height; cin.get();…

我在机器学习读书会的分享slides,关于DP.MC.TD方法: https://mp.weixin.qq.com/s/r8wZw4iZwFCz0nnakutY3Q 内容如下:…

练习1.1:运行阶乘的示例并观察,如果输入负数,程序会出现什么问题?试着修改代码来解决问题. 答:当输入负数时,循环无法终止,因为原本程序中的终止条件为n==0,而在输入为负数情况下,无法达成此终止条件. 程序在输入为负数时会失效,在输入为0和整数以外的其他数时都会失效,因为每次迭代将值减少1:在其他情况下,无法出现恰好==0的终止条件,从而导致堆栈溢出. 解决办法有两个思路:1.在调用方进行约束:2.在被调用方进行约束. 为函数本身简单起见,函数中终止条件修改为<=0,调用方负责传入的数值为非…

5.1 1 public class Demo { public static void main(String[] args) { // 创建一个输入对象 java.util.Scanner input = new java.util.Scanner(System.in); System.out.print("Enter an integer,the input ends if it is 0: "); //输入一串整数以空格隔开,如果输入0,程序结束 int num = input…

[C++Primer]第五版[学习笔记]习题解答第三章 ps:答案是个人在学习过程中书写,可能存在错漏之处,仅作参考. 作者:cosefy Date: 2020/1/10 第三章:字符串,向量和数组 练习3.2: #include<iostream> #include<string> using std::string; using std::cout; using std::cin; using std::endl; int main() { string line; //whi…

核心编程课后习题——第三章 3-1 由于Python是动态的,解释性的语言,对象的类型和内存都是运行时确定的,所以无需再使用之前对变量名和变量类型进行申明 3-2原因同上,Python的类型检查是在运行时发生的,而不是编译时发生的,多以在代码里写变量的类型是多余的.'''''' 3-3避免在定义变量名开始或者结束的时候使用下划线的原因是:下划线对解释器有特殊的意义,而且是内建标识符所使用偶的符号,一般来讲_XXX被看做是私有的,在模块或者程序中外是 不可以调用的,__XXX__对Python来说…

原文网址:http://www.cnblogs.com/fusae-blog/p/4256794.html APUE第三章的最后面给出的函数,现在还用不着,所以,先留个名字,待到时候用着了再补上好了. dup和dup2函数:用来复制文件描述符的 sync函数,fsync函数和fdatasync函数:大致的功能是将缓冲区的数据刷进队列中,等待写入到硬盘中. fcnti函数:可以改变已打开文件的性质. ioctl函数:控制设备. 习题: 1.当读/写磁盘文件时,本章中描述的函数是否有缓冲机制?请说明…

APUE第三章的最后面给出的函数,现在还用不着,所以,先留个名字,待到时候用着了再补上好了. dup和dup2函数:用来复制文件描述符的 sync函数,fsync函数和fdatasync函数:大致的功能是将缓冲区的数据刷进队列中,等待写入到硬盘中. fcnti函数:可以改变已打开文件的性质. ioctl函数:控制设备. 习题: 1.当读/写磁盘文件时,本章中描述的函数是否有缓冲机制?请说明原因. 答:是没有的.上述提到的函数是open,read,write等基于POSIX的函数,是直接调用内核中…

前言 本人在通过<C语言程序设计:现代方法(第2版)>自学C语言时,发现国内并没有该书完整的课后习题答案,所以就想把自己在学习过程中所做出的答案分享出来,以供大家参考.这些答案是本人自己解答,并参考GitHub上相关的分享和Chegg.com相关资料.因为并没有权威的答案来源,所以可能会存在错误的地方,如有错误还希望大家能够帮助指出. 第三章练习题和编程题答案 练习题 3.1节 1.下面的printf函数调用产生的输出分别是什么? (a)  printf("6d,%4d",…

今天和大家分享coursera-NTU-機器學習基石(Machine Learning Foundations)-作业三的习题解答.笔者在做这些题目时遇到非常多困难,当我在网上寻找答案时却找不到,而林老师又不提供答案,所以我就想把自己做题时对题目怎样思考的写下来,为大家提供一些思路.当然,我对题目的理解不一定是正确的,假设各位博友发现错误请及时留言联系.谢谢!再次提醒:请不要以此博客作为通过考试的用途,还是更好学习.理解课程的途径! 希望我的博客对您的学习有所帮助! 本文出处:http://bl…

import os import email import email.policy 1. 读取邮件数据 SPAM_PATH = os.path.join( "E:\\3.Study\\机器学习\\Hand on Machine Learning\\第三章:分类\\spam_data") spam_path = os.path.join(SPAM_PATH, "spam") ham_path = os.path.join(SPAM_PATH, "easy_…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 原文链接:https://arxiv.org/pdf/2005.05941.pdf Contents: Abstract Introduction 1 Reinforcement learning with a network of spiking agents 2 Related Work 2.0.1 Hedonism 2.0.2 Learning by reinforcement in spiking neural network…

本文来自李纪为博士的论文 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation. 1,概述 当前在闲聊机器人中的主要技术框架都是seq2seq模型.但传统的seq2seq存在很多问题.本文就提出了两个问题: 1)传统的seq2seq模型倾向于生成安全,普适的回答,例如“I don’t know what you are talking about”.为了解决这个问题,作者在更早的一篇文章中提出了用互信息作为模型的目标函数.具体见A Diversi…

为什么需要值函数近似? 之前我们提到过各种计算值函数的方法,比如对于 MDP 已知的问题可以使用 Bellman 期望方程求得值函数:对于 MDP 未知的情况,可以通过 MC 以及 TD 方法来获得值函数,为什么需要再进行值函数近似呢? 其实到目前为止,我们介绍的值函数计算方法都是通过查表的方式获取的: 表中每一个状态 \(s\) 均对应一个 \(V(s)\) 或者每一个状态-动作 <\(s, a\)> 但是对于大型 MDP 问题,上述方法会遇到瓶颈: 太多的 MDP 状态.动作需要存储 单独…

动态规划 动态规划(Dynamic Programming,简称DP)是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法. 动态规划常常适用于具有如下性质的问题: 具有最优子结构(Optimal substructure) Principle of optimality applies Optimal solution can be decomposed into subproblems 重叠子问题(Overlapping subproblems) Subproblems recu…

这是一篇迟来很久的关于增强学习(Reinforcement Learning, RL)博文.增强学习最近非常火!你一定有所了解,现在的计算机能不但能够被全自动地训练去玩儿ATARI(译注:一种游戏机)游戏(直接输入游戏的原生的像素数据),还能击败围棋的世界冠军.模拟四足动物上蹿下跳.机器人还能学习如何进行复杂的控制任务,甚至比直接编写的程序效果还要好.这些在各个方面的领先都应该被归功于增强学习遍地开花般的研究.我本人在过去几年中也对增强学习非常感兴趣:我完成了Richard Sutton的书,看…

深度强化学习的18个关键问题 from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/32153603 85 人赞了该文章 深度强化学习的问题在哪里?未来怎么走?哪些方面可以突破? 这两天我阅读了两篇篇猛文A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning 和 Deep Reinforcement Learning: An Overview ,作者排山倒海的引用了200多篇文献,阐述强化学习未来的方向.原文归纳出深度强化学习中的常见科学问题,…

MIT(Deep Learning for Self-Driving Cars) CMU(Deep Reinforcement Learning and Control ) 参考网址: 1 Deep Learning for Self-Driving Cars  --  6.S094 http://selfdrivingcars.mit.edu/ 2 Deep Reinforcement Learning and Control  --  10703 https://katefvision.gi…

机器学习算法大致可以分为三种: 1. 监督学习(如回归,分类) 2. 非监督学习(如聚类,降维) 3. 增强学习 什么是增强学习呢? 增强学习(reinforcementlearning, RL)又叫做强化学习,是近年来机器学习和智能控制领域的主要方法之一. 定义: Reinforcement learning is learning what to do ----how to map situations to actions ---- so as to maximize a numerica…