作者:@幻の上帝 1 前置条件语文其实挺重要,这个没问题,但容易被忽视.当然,如果不是经常要折腾文档,要求不高:但起码要能说清楚话.数学重要,主要是广度,作为快速学习相关领域知识的基础.深度上面可深可浅,若只是学习语言,初中水平的基础足够.(不过要用标准库的complex什么的当然不止了.)而大部分人缺的要补的数学并不是学校里的内容,更偏向于类似小学奥数之类.专业点的说法是离散数学(其实也只是最开始的一些基础).当然,数学基础好的有些东西(比如逻辑运算)理解起来会简单一点.英语重要是对于长远发展…

目前在看统计学习导论:基于R应用,觉得这本书非常适合入门,打算把课后习题全部做一遍,记录在此博客中. 第二章习题 1. (a) 当样本量n非常大,预测变量数p很小时,这样容易欠拟合,所以一个光滑度更高的学习模型更好. (b) 当样本量n非常小,预测变量数p很大时,这样容易过拟合,所以一个光滑度更小的学习模型更好. (c) 当预测变量与响应变量之间的关系是非线性时,说明光滑度小的模型会容易欠拟合,所以光滑度高的模型更适合. (d) 在这里,方差是指用一个不同的训练数据集估计f时,估计函数的改变量.…

研究了一段时间的metamascara终于有了一点起色,因为前段时间有一个小伙伴问了我一个问题,就是能不能将metamask嵌入到自己设计的网站中,在自己要进行交易的时候也会弹出一个页面来让用户确认这笔交易,所以这段时间就在这个方面十分认真地研究了一下,得到了初步的小进展. 一开始是在很认真的研究metamask的代码,想着怎么把代码嵌入,过程真的很痛苦. 但是皇天不负有心,让我发现了原来metamask团队其实已经开始在做着方面的开发了,并且给我们提供了一个叫做metamascara的库来让我…

()MetaMask Browser Extension https://github.com/MetaMask/metamask-extension 这就是整个metamask的源码所在之处,好好看看 https://metamask.github.io/metamask-extension/这是源码的类.对象等的详细解释 1)了解整个代码的学习流程,看:https://github.com/MetaMask/metamask-extension/blob/develop/docs/porti…

Reinforcement Learning: An Introduction (second edition) - Chapter 1,2 Chapter 1 1.1 Self-Play Suppose, instead of playing against a random opponent, the reinforcement learning algorithm described above played against itself, with both sides learning…

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(…

第五章习题 1. 我们主要用到下面三个公式: 根据上述公式,我们将式子化简为 对求导即可得到得到公式5-6. 2. (a) 1 - 1/n (b) 自助法是有有放回的,所以第二个的概率还是1 - 1/n (c) 由于自助法是有放回的,且每次抽样都是独立事件,所以概率是(1 - 1/n)^n (d) 答案是1-(1-1/5)^5 = 67.2% (e) 63.4% (f) 63.2% (g) pr = function(n) return(1 - (1 - 1/n)^n) x = 1:1e+05…

第四章习题,部分题目未给出答案 1. 这个题比较简单,有高中生推导水平的应该不难. 2~3证明题,略 4. (a) 这个问题问我略困惑,答案怎么直接写出来了,难道不是10%么 (b) 这个答案是(0.1*0.1)/(1*1),所以答案是1% (c) 其实就是个空间所占比例,所以这题是(0.1**100)*100 = 0.1**98% (d) 这题答案显而易见啊,而且是指数级别下降 (e) 答案是0.1**(1).0.1**(1/2).0.1**(1/3)...0.1**(1/100) 5. 这题…

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法.EM.HMM                (Machine Learning & Recommend Search交流新群:172114338) 引言 log0为0). 如果写代码实现熵的计算,则例如以下所看到的: //依据详细属性和值来计算熵 double ComputeEntropy(vector <vector <string> > remain_state, string attribute, string value,bool i…

原文地址: https://yq.aliyun.com/articles/400366 本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)     ------------------------------------------------------------------------------------------- 摘要: 本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 地处加拿大埃德蒙顿的阿尔伯塔大学(UAlberta)可谓是强化学习重镇,这项技术的缔造者之一萨顿(Rich Sutton)在这里…