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周志华《Machine Learning》学习笔记(17)--强化学习
上篇主要介绍了概率图模型 首先从生成式模型与判别式模型的定义出发 引出了概率图模型的基本概念 即利用图结构来表达变量之间的依赖关系 接着分别介绍了隐马尔可夫模型 马尔可夫随机场 条件随机场 精确推断方法以及LDA话题模型 HMM主要围绕着评
ML
机器学习
强化学习
蒙特卡罗
alphago原理
强化学习入门笔记
强化学习 相关概念 我们先回忆一下童年 来看看超级玛丽这款游戏 在这款游戏里面的 我们需要控制超级玛丽进行左右行走 跳 攻击等动作 来躲避或攻击小动物 吃金币以及各种类型的增益道具 最终 获得的金币数量的多少以及通关代表我们玩游戏玩的好不好
深度学习
强化学习
动态规划
蒙特卡罗
REINFORCE
基于蒙特卡洛的强化学习方法【附带代码实现】
基于蒙特卡洛的强化学习方法 蒙特卡洛方法 Monte Carlo methods 也被称为统计模拟方法 是一种基于概率统计的数值计算方法 运用蒙特卡洛方法时 我们通常使用重复随机抽样 然后运用概率统计方法来从抽样结果中归纳出我们想求的目标的
Reinforcement Learning
算法
强化学习
蒙特卡罗
数值分析C++:统计(均值/方差/偏度/峰度),积分,微分,蒙特卡罗
用C 43 43 实现几个简单的数值分析计算 xff0c 以便深入理解计算机在求解代数问题的过程 原理 以下主要针对普通实数 xff0c 以及一元代数 统计 算数平均值 几何平均值 方差 偏度 峰度 积分 求解定积分的一般数学描述式 但是由
数值分析
蒙特卡罗