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调布其gpu

theta=np.linalg.inv(x.T.dot(x)).dot(x.T).dot(y)np.linalg.inv 求矩阵的逆矩阵x.T求矩阵的转置矩阵.dot()矩阵相乘解析解的形式θ = （x逆矩乘x）矩乘x逆矩乘y

np中的矩阵合并np.c_[matrix]只能按照列拼接np中的矩阵合并np.concatenate（[],1为列拼接/0为行拼接）a=np.array([[1,1,1],[2,2,2]])aOut[30]:array([[1, 1, 1],[2, 2, 2]])b=np.array([[1,1,1],[2,2,2]])bOut[32]:array([[1, 1, 1],[2...

一， 深度学习是根据所有历史数据，推测将来某一事件发生的概率。 二，强化学习是针对某些只与上一时刻相关的问题，根据本时刻与上一时刻的状态和动作，推断下一时刻某动作发生的概率。 深度学习相对是机械的，静止的。强化学习相对是不断变化的的一个连续的过程。 三，深度强化学习是通过上一时刻的深度学习预测模型和本时刻的模型，推断出下一状态采取某个动作的概率，是前面两者的结合，每次训练...