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  • 强化学习来自机器学习的一种术语。 机器学习有以下几种: 监督学习 无监督学习 强化学习 强化学习是一种机器学习,其中代理人通过对这些动作的结果执行某些动作和学习来学习如何在环境中行为。 代理人采取行动时,根据结果得到报酬。这样,学习过程继续取决于积极和消极的回报。 学习是以与环境的互动为基础的。代理人发现哪个动作将给出最大回报。根据这一点,代理人采取行动。 以下开价盘适用于强化学习: 当我们无法确定什么是真的时,我们应该根据最可能的事情采取行动。笛卡尔 以下是强化学习的重要组成部分: 代理人采取 … 继续阅读“什么是强化学习?”

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  • 什么是递归神经网络 (RNN)? 根据维基百科,递归神经网络 (RNN)是一类人工神经网络,其中单元之间的连接沿序列形成有向图。这允许它显示时间序列的动态时间行为。与前馈神经网络不同,RNNS 可以使用它们的内部状态 (存储器)来处理输入序列。这使得它们可应用于诸如未分段的、连接的手写识别或语音识别的任务。 当任何模型需要上下文以便能够基于输入提供输出时,递归神经网络进入图像。 有时,上下文是用于预测最适当输出的模型。 让我们用一个类比来理解这一点。假设你正在看电影,你一直看电影就像在任何时间点 … 继续阅读“什么是递归神经网络 (RNN)?”

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  • 2006年Jim Portzak在关于 R 会议  介绍了带 R 的数据分析.他展示了如何使用网格和基础图形的组合来绘制数据的摘要面板。 不幸的是,代码尚未发布为软件包,因此当我最近需要在分析方案开始时快速查看几个数据集,我就开始寻找替代品。快速搜索显示了收购建议类似功能的两种选项:r2lUniv包装和描述 ()函数在杂项包装。 R2LGBIC R2LGBIC包装通过计算每个变量的几个统计量(频率、中心度、离散度、图表),对单个变量或数据文件进行快速分析,并将结果以乳胶格式输 … 继续阅读“R语言中的数据分析”

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  • 此帖子显示如何使用非常相似的结果使用GGPLT2. 数据导入 上赛季美国 NBA 篮球统计中使用的流量数据databasebasketball.com可直接从其网站下载具有该数据的 CSV 文件。 > nba <- read.csv (http://datasets.flowingdata.com/ppg2008.csv 玩家按得分排序,名字变量转换为确保情节正确排序的因素。 > nba$Name <-&nbsp … 继续阅读“GGPLT2如何绘制热力图”

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