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举个例子，有A,B 两种状态。Agent一开始可能在两种状态中的一种，并且有两种可能的action, 要么stay, 要么move。 在A的时候utility0 为0, B的时候utility为1。从A出发只有0.9的概率会达到B，0.1的概率出发然后回到A，从B出发同理。 MDP： 已知agent一开始是在状态A， Q(A, stay) = Uo + [0.9 * 0 + 0.1 * 1]

#include <stdio.h> #include <limits.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> #define N 6 typedef struct huffNode { unsigned int weight; //权重 unsigned int lchild,rchild,parent

/***********************二叉树遍历*********************/#include <iostream>using namespace std;template<class Type>class BSTree;template<class Type>class BinaryNode{ friend class BSTree<Type>;public

决策树 一、 决策树优点 1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点 1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施

一个子类继承父类时，可按照public、private和protected方式继承父类，每种继承方式的区别如下：1) public继承方式基类中所有public成员在派生类中为public属性； 基类中所有protected成员在派生类中为protected属性； 基类中所有private成员在派生类中不可访问。2) protected继承方式基类中的所有public成员在派生类中为protec

排序算法一般分为内部排序与外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。 当n较大，则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序序。快速排序：是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法，当待排序的关键字是随机分布时，快速排序的平均时间最短；1.插入排序—直接插入排序(Strai

数组指针（也称行指针）定义 int (*p)[n]; ()优先级高，首先说明p是一个指针，指向一个整型的一维数组，这个一维数组的长度是n，也可以说是p的步长。也就是说执行p+1时，p要跨过n个整型数据的长度。 如要将二维数组赋给一指针，应这样赋值： int a[3][4]; int (*p)[4]; //该语句是定义一个数组指针，指向含4个元素的一维数组。 p=a; //将

讲解网址：http://blog.youkuaiyun.com/alvine008/article/details/90971051.拉格朗日乘子与KKT条件求解最优超平面； 2.松弛变量，惩罚因子防止过度拟合； 3.核函数，像高维映射

1.new、delete、malloc、free关系 delete会调用对象的析构函数,和new对应free只会释放内存，new调用构造函数。malloc与free是C++/C语言的标准库函数，new/delete是C++的运算符。它们都可用于申请动态内存和释放内存。对于非内部数据类型的对象而言，光用maloc/free无法满足动态对象的要求。对象在创建的同时要自动执行构造函数，对象在消亡之前要自

#include<iostream>using namespace std;//构造一个循环队列来存放广度优先算法的下标#define ADD 5;using namespace std;class CirQueue{private: int * base; int front,rear,size,length;public: bool InitCirQueue(in