【Reinforcement Learning: An Introduction读书笔记(1)--Introduction】的更多相关文章

Reinforcement Learning: An Introduction读书笔记(1)--Introduction

  > 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…

Reinforcement Learning: An Introduction读书笔记(3)--finite MDPs

 > 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…

Reinforcement Learning: An Introduction读书笔记(4)--动态规划

 > 目  录 <  Dynamic programming Policy Evaluation (Prediction) Policy Improvement Policy Iteration Value Iteration Asynchronous Dynamic Programming Generalized Policy Iteration  > 笔  记 <  Dynamic programming(DP) 定义:a collection of algorithms th…

Reinforcement Learning: An Introduction读书笔记(2)--多臂机

 > 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 < …

《Machine Learning Yearing》读书笔记

——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…

Machine Learning for hackers读书笔记(六)正则化：文本回归

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) &…

Machine Learning for hackers读书笔记(三)分类：垃圾邮件过滤

#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')…

Machine Learning for hackers读书笔记_一句很重要的话

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.…

Machine Learning for hackers读书笔记(十二)模型比较

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…

Machine Learning for hackers读书笔记(十)KNN：推荐系统

#一,自己写KNN df<-read.csv('G:\\dataguru\\ML_for_Hackers\\ML_for_Hackers-master\\10-Recommendations\\data\\example_data.csv')head(df) #得出距离矩阵distance.matrix <- function(df){ #生成一万个NA,并转成100*100的矩阵 distance <- matrix(rep(NA, nrow(df) ^ 2), nrow = nrow…