机器学习 12 MDP variations cont.

最新推荐文章于 2025-03-19 17:13:21 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-19 17:13:21 发布 · 655 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#filter

博客Lesson 19主要介绍了DDP，以及卡尔曼滤波和LQG控制相关内容，聚焦于信息技术领域的特定技术知识。

Lesson 19

1. DDP

2. Kalman filter and LQG control

NASA MDP数据集
洛阳山
11-17 2634
本文内容来自于对论文《Data Quality: Some Comments on the NASA Software Defect Datasets》内容的整理，如果转载请说明。 文章目录1、论文简述2、预处理的步骤3、数据集下载地址4、参考资料 1、论文简述 论文是defect prediction方向相关论文引用率特别高的一篇，最近在找公共数据集，就读了下，论文的基本信息可以参考[1][1][1]。 在这篇论文出现之前，缺陷预测公共数据集使用次数最多的就是NASA Metrics Data Progr
NASA MDP 软件缺陷预测数据集
valark的博客
09-19 5689
NASA MDP 软件缺陷预测数据 链接: https://github.com/klainfo/NASADefectDataset. MDP包括13个来自NASA的实际项目。在每一个数据集的开头，会标注项目名称，然后是度量元解释，之后就是数据。 如下图示例： @relation 'CM1' // 项目名称 // 以下为度量元 @attribute LOC_BLANK numeric // 空白行数量 @attribute BRANCH_COUNT numeric // 分支数量 @attribute C
nasa mdp_记住要备份（即使NASA弄错了）
culh2177的博客
08-08 324
nasa mdpToday is the 40th anniversary of the first Moon landing on 20 July 1969. The Apollo 11 landing and Neil Armstrong’s first steps were watched by more than half a billion people worldwide. 今天是1...
机器学习 13 MDP cont.
行风
12-08 1206
Lesson 20. 1. POMDP : partially observable Markov decision processes  2. pegasus policy search: A policy search method for large MDPs and POMDPs http://vorlon.case.edu/~sray/mlrg/pegasus.pdf
机器学习 10 MDP cont.
行风
11-20 903
机器学习 lesson 17 1. continuous states? 离散化 2. curse of dimensionality The curse of dimensionality refers to various phenomena that arise when analyzing and organizing high-dimensional spaces (often w
机器学习之强化学习(mdp 马尔可夫决策过程详解)
m0_74209411的博客
08-06 1776
介绍了强化学习的组成与基本过程，区别了机器学习与强化学习的关系，简单介绍了强化学习中马尔可夫决策过程的基本组成与解决方案
1.机器学习-机器学习算法分类概述
weixin_50804299的博客
01-17 9490
监督学习是机器学习中最常用的一种重要方法，它利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。简单来说，监督学习就是从已有的标记数据中学习模型，然后利用这个模型对新的未知数据进行预测。 在监督学习中，每个样本都包含输入特征和对应的输出标签。 输入特征也称为特征向量，是一个可以描述样本特性的值； 输出标签通常是离散的类别标签或者连续的数值标签，用来表示样本所属的类别或者具有的属性。 通过训练，模型将学会从输入特征中预测出相应的输出标签。 监督学习的应用场景非常广泛，包括但不限于分类、回归、
【机器学习】强化学习
最新发布
藓类少女的博客
03-19 1994
1. 强化学习的基本概念强化学习问题通常被建模为马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）智能体（Agent）：学习的主体，比如机器人、自动驾驶汽车、游戏 AI 等。环境（Environment）：智能体所处的世界，它可以是物理环境（现实世界）或虚拟环境（游戏、金融市场等）。状态（State, S）：描述环境当前的情况。例如，在自动驾驶中，状态可能包括道路状况、速度、障碍物位置等。动作（Action, A）：智能体可以采取的行为。
机器学习 11 MDP variations
行风
12-05 945
Lesson 18. 1. state-action rewards 2. finite horizon MDP DP algorithm: LQR: linearized quadratic regulation
精选资源
MDP.zip_mdp_policy iteration_机器学习_策略迭代_策略迭代 matlab
09-22
总的来说，这个MDP.zip文件提供了一个实践平台，帮助学习者掌握策略迭代算法，并通过MATLAB进行实践操作，从而增强对MDP和强化学习的理解。通过研究和运行代码，不仅可以提升编程技能，还能加深对MDP理论知识的掌握...
MDP_PPP.RAR_event
09-14
这里我们关注的是名为"MDP_PPP.RAR_event"的压缩包，它包含两个源代码文件：mdp_ppp.c和evmisc.c。从标题和描述来看，这个压缩包可能与事件处理和PPP（Point-to-Point Protocol）相关联的库或项目有关。让我们深入...
mdp_hw.rar_V2
09-24
MDP（Media Development Platform）是多媒体开发平台，主要用于处理图像、视频等多媒体数据。在Linux系统中，MDP硬件配置是关键步骤，它涉及到设备驱动的正确安装与配置，以便系统能够有效地与MDP硬件交互。"mdp_hw....
NASA_MDP_软件缺陷数据集分类_mdp_classify.zip
09-15
NASA_MDP软件缺陷数据集分类项目旨在提供一个机器学习框架，用于自动识别和分类软件代码中的缺陷。该数据集包含了大量的软件缺陷记录，这些记录涵盖了不同项目、不同编程语言和不同类型的缺陷。通过分析这些数据，...
PyPI 官网下载 | MDP-3.4.tar.gz
01-13
在机器学习和强化学习领域，MDP是建模和解决问题的重要框架。PyPI（Python Package Index）是Python软件的官方仓库，用户可以在这里找到并下载各种Python库，包括MDP。 MDP库3.4版本的下载是通过PyPI官网进行的，这...
核密度估计 Kernel density estimation
热门推荐
行风
12-18 1万+
简单贝叶斯分类：对于数值属性，如果不服从正态分布，但不知道服从何种分布形式，可以采用核密度估计的方法来进行预测。 1. from http://baike.baidu.com/view/3380594.htm kernel density estimation是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一，由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen(
机器学习 9 强化学习
行风
11-15 4376
机器学习 lesson 16 1. reinforcement learning, sequential decision making 2. credit assignment problem 3. Markov decision process - MDP 基于马尔可夫过程理论的随机动态系统的最优决策过程，英文缩写 MDP。马尔可夫决策过程是序贯决策的主要研究领域。它是马尔可夫过程与确
Apriori算法分析以及FP-tree算法
行风
10-06 4055
提高Apriori算法的有效性 主要的挑战： 1. 要对数据进行多次扫描 2. 会产生大量的候选集 3. 对候选项集的支持度计算会非常繁琐 解决思路 1. 减少对数据的扫描 2. 缩小产生的候选项集 3. 改进对候选项集的支持度的计算方法 方法1：基
数据挖掘查询语言DMQL
行风
10-04 3995
一种数据挖掘查询语言DMQL，指定一个数据挖掘任务的五种原语（要素）： 1. 说明数据库的部分或用户感兴趣的数据集 2. 要挖掘的知识类型 3. 用于指导挖掘的背景知识 4. 模式评估、兴趣度量 5. 如何显示发现的知识 Top-level syntax of a
机器学习入门：增强学习与MDP模型解析
学习机器学习不仅需要理论知识，还需要实践操作，如通过上机作业加深理解。此外，积极参与课堂讨论和思考问题是提高学习效果的关键。通过这门课程，学生将具备利用历史数据发现模式并进行预测的能力，从而应对现实...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值