机器学习-Q-Learning-沙鼠走迷宫视频教学

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2020-04-20 12:10:10
课程名称:机器学习-Q-Learning-沙鼠走迷宫视频教学
讲师:刘湘宇 ,多年IT从业经验,从Android到iOS,从C++到Python,以及Php、Vue、OpenGLES都有涉猎,近正在染指机器学习、推荐系统等领域。
课程收获:
讲解机器学习中的Q-Learning算法
适合人群:
所有人
课程目录:
第一节沙鼠走迷宫 免费试学
第二节马尔可夫链 免费试学
第三节马尔可夫决策过程 免费试学
第四节Q-Learning算法 免费试学
第五节迷宫实战 免费试学

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内容概要:本文介绍了基于ExtendSim软件构建的儿童保护模拟分析模型,旨在通过仿真技术评估不同工作包(Work Package)对儿童保护系统长期影响的效果。该模型自2014年起由澳大利亚某政府部门与Insight Acumen合作开发,用于支持政策决策,特别是在区域层面测试干预措施的实施效果。模型利用约数十万条历史数据自动生成概率分布(PD),模拟儿童在不同年龄、原住民身份、地区、初次或再次进入系统等条件下的路径发展。随着时间演进,模型经历了多次结构优化,从最初的7个区域调整为5个再扩展至6个,并实现了高度自动化,能够自动导入Excel原始数据并借助ModL编程语言完成初始化计算,显著提升了效率。目前模型每年提供74项关键指标输出,所有分析均由部门内部人员操作执行,大幅节省了人力成本并提高了测试与分析的有效性。; 适合人群:具备数据分析、系统建模背景,从事公共政策研究、社会服务管理或儿童福利领域的政府工作人员及咨询顾问。; 使用场景及目标:①评估儿童保护政策在不同区域和时间段的实施效果;②优化资源配置与工作包部署策略;③预测未来10-15年儿童保护系统的负荷与发展趋势;④提升政府部门在复杂社会系统中的决策科学性与响应效率。; 阅读建议:本模型强调实际应用与持续迭代,建议读者关注其数据自动化处理机制、ModL编程实现方式以及多维度概率建模方法,在复用时结合本地化数据结构进行适配与验证。

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