机器学习---强化学习资料

最新推荐文章于 2024-09-24 08:54:00 发布
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本文旨在为初学者提供算法标注的基础知识，从入门到实践，详细解析了算法标注的流程、技巧及常见问题，帮助读者快速掌握算法标注的核心技能。
机器学习---强化学习
weixin_43961909的博客
02-19 2433
1. 什么是强化学习在连接主义学习中，在学习的方式有三种：非监督学习(unsupervised learning)、监督学习(supervised leaning)和强化学习。监督学习也称为有导师的学习，需要外界存在一个“教师”对给定输入提供应有的输出结果，学习的目的是减少系统产生的实际输出和预期输出之间的误差，所产生的误差反馈给系统来指导学习。非监督学习也称为无导师的学习。它是指系统不存在外部教师指导的情形下构建其内部表征。学习完全是开环的。
最新30个最炙手可热的GitHub 机器学习开源项目简介及链接
01-19
Mybridge 总结了机器学习、深度学习领域全球流行的开源项目。作者从8800个GitHub的开源项目中筛选出30个2017年最炙手可热项目很多非常非常优秀的项目。值得每一位机器学习者收藏细细学习研究！
推荐一个github上万star的机器学习资料整理贴
fengdu78的博客
02-23 574
推荐一个github上万star的机器学习资料整理贴，机器学习，深度学习，自然语言处理等应有尽有！（本文来源：忆臻的知乎）作者：忆臻春招将近，给大家推荐一个github上万star的资料...
【资料】机器学习笔记的github镜像下载（github个人star数量排名175）
湾区人工智能
07-09 664
黄海广博士在github开源了机器学习及深度学习个人笔记，成为热门项目，详情报道见文章。其中机器学习笔记10000+star，深度学习笔记7200+star。个人star...
史上最全的机器学习资料
HuFeiHu
01-05 6195
摘要： 机器学习牵涉的编程语言十分之广，包括了MATLAB、Python、Clojure、Ruby等等。为了让开发者更加广泛、深入地了解机器学习，云栖社区组织翻译了GitHub Awesome Machine Learning 资源，涵盖24种编程语言的机器学习的框架、库以及其他相关资料。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
weixin_33708432的博客
04-07 8130
转载自机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感...
机器学习 - 强化学习详解
weixin_47552266的博客
08-11 5616
通过对 Q-learning 和 PPO 算法的深入剖析，可以看到强化学习的核心在于通过与环境的持续交互，智能体能够不断调整其策略或值函数，以实现最优决策。Q-learning 通过更新 Q 表来找到最优策略，而 PPO 则通过策略优化直接改进策略网络，使智能体能够在复杂环境中稳定学习。无论哪种算法，其最终目的都是帮助智能体在各种状态下做出最优决策，从而实现预期的目标。
【机器学习】---元强化学习
2301_80863610的博客
09-24 3891
元学习，又称“学习的学习”，是一种让机器在不同任务之间快速适应和泛化的学习方式。传统机器学习模型通常需要大量数据进行训练，并且在遇到新任务时需要重新训练，而元学习的目标是通过在一系列不同但相关的任务上进行训练，使模型能够快速适应新任务。基于优化的元学习：学习一种优化算法，使模型能够在新任务上快速优化。基于模型的元学习：学习模型本身的结构和动态，使其在少量任务数据下快速调整。基于元表示的元学习：学习适应新任务所需的表示，这通常涉及特征提取。
机器学习--个人心得
weixin_69365186的博客
09-02 2145
将数据集中的对象分成多个组（簇），使得同一个组内的对象彼此相似，不同组的对象彼此相异。
机器学习-强化学习-Birds-Code
02-28
"机器学习-强化学习-Birds-Code"案例为我们提供了一个深入理解强化学习在特定生物行为模拟中应用的机会。通过对代码的研究和实践，我们可以更好地掌握强化学习算法的设计和优化，并且将这些知识应用到更加广泛的实际...
机器学习-machine-learning-from-scratch-06.rar
03-10
然而，我们可以根据标题“机器学习-machine-learning-from-scratch-06.rar”和描述“机器学习-machine-learning-from-scratch-06.rar”以及标签“机器学习”进行一些合理的推断。 根据标题和描述，我们可以推测该...
机器学习-EE660-H2-W5-F22
06-25
在“机器学习-EE660-H2-W5-F22”这个主题中，我们可以深入探讨机器学习这一广泛的领域，它在现代科技中扮演着至关重要的角色。这可能是一个大学课程或工作坊的第五周内容，针对电气工程（EE）660号课程的第二学期。...
吴恩达-机器学习-个人笔记完整版
12-15
这份"吴恩达-机器学习-个人笔记完整版"包含了该课程的主要知识点，以及作者对这些知识的理解和补充，对于想要深入学习或复习机器学习的人来说是一份宝贵的资源。 首先，笔记可能从机器学习的基本概念开始，如监督...
机器学习----神经网络技术详解
qq_42538588的博客
08-01 4802
机器学习（Machine Learning, ML）是一种人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术，它使计算机能够通过经验自动改进性能，而不需要明确编程。机器学习的核心在于从数据中提取模式和知识，从而使系统能够做出预测或决策。机器学习的方法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等几种主要类型。监督学习：在监督学习中，模型通过一组带标签的训练数据进行训练。训练过程的目标是使模型能够根据输入数据预测正确的标签。例如，分类问题和回归问题都是监督学习的典型应用。
lenz0a89.gsd Lenze E84AYCPM gsd
12-05
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【大厂+2025】500+真题考点合规备考双通！.zip
12-05
【大厂+2025】500+真题考点合规备考双通！.zip
【微服务架构】基于Spring Cloud Alibaba的秒杀系统设计：高并发场景下库存超卖与分布式事务解决方案
12-05
内容概要：本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程，涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题，采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性，并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理，利用Seata处理跨服务分布式事务，结合RabbitMQ实现异步下单，提升系统吞吐能力。同时，项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排，集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系，构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群：具备Java基础和Spring Boot开发经验，熟悉微服务基本概念的中高级研发人员，尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者；适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师； 使用场景及目标：①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目；②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案；③实践分布式事务（Seata）、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用；④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地； 阅读建议：建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践，重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分，结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理，真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
最新发布
12-05
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]内容概要：本文介绍了基于3D FDTD（时域有限差分）方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行分析的技术方案，旨在模拟超宽带脉冲通过该天线结构的传播过程，并重点计算微带结构的回波损耗参数。该方法通过数值仿真手段精确建模电磁波在天线中的传播特性，适用于高频电磁场仿真与天线性能评估，能够有效支持天线设计优化。文中可能涵盖FDTD算法的基本原理、网格划分、边界条件设置、激励源配置及结果后处理等关键环节。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程，从事天线设计、射频工程或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①开展超宽带天线的设计与性能仿真；②研究微带天线在脉冲激励下的瞬态响应特性；③计算和优化天线的回波损耗（S11参数），提升匹配性能；④教学与科研中用于电磁仿真方法的实践训练。; 阅读建议：建议读者结合FDTD理论基础与MATLAB编程实践，逐步实现仿真流程，重点关注时间步长、空间网格精度和边界条件对仿真结果的影响，并通过对比仿真与实测数据验证模型准确性。
使用PPG估算心率-SpO2的Matlab开发.zip
12-05
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