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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机器学习-Q-Learning-沙鼠走迷宫视频教学 多年IT从业经验，从An...
机器学习-Q-Learning-沙鼠走迷宫-alan-专题视频课程
通过有趣的沙鼠走迷宫游戏，让大家掌握Q-Learning算法，并且能动手写一个让机器思考的程序
TowardsDataScience 博客中文翻译 2020（四百二十九）
如果你已经走了这么远，你已经准备好了。你有你的本地分类器结构吗？你的正反例子？不一致和错误传播问题都解决了？等等，你忘了什么吗？一旦你建立了你的层次模型，你将会想要知道它做得有多好。虽然平面分类问题的性能指标是众所周知的——但当涉及到层次问题时，就不那么简单了。所以，开始构建你的模型吧，但如果你也想测量它的性能，请查看我的下一篇文章。这将是一个爆炸。Noa Weiss 是特拉维夫的一名人工智能机器学习顾问。资料来源跨不同应用领域的层次分类综述(2011)，数据挖掘与知识发现。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2022（九十四）
在之前的文章中，我已经介绍了相机成像的概念，并简要讨论了相机的外在和内在。在这篇文章中，我们将深入探讨相机外部性，也称为相机姿态，并通过 Python 中的一个实际例子来加强我们的理解。在上一篇文章中，我们学习了相机外物学，即从相机视角观察世界。在本文中，我们将了解相机如何形成图像，并了解其内在参数。恭喜你！您刚刚学习了上下文对于从数据中提取有意义的见解并表示它们的重要性。三个因素共同决定了环境:时间、事件和环境。您可以用不同的技术在图表中表示它们，包括标签、颜色和图表类型。
【广播电视技术】2025年全国广播电视技术能手竞赛IPTV专业大纲：涵盖法规标准、基础理论、专业知识与技能实操
内容概要：本文档是2025年全国广播电视技术能手竞赛IPTV专业的竞赛内容大纲，旨在指导参赛选手准备比赛。竞赛分为理论和实操两大部分。理论部分涵盖基本知识、基础理论和专业知识，包括法律法规、技术标准、IPTV技术基础、信号传输与分发、网络和数据安全等。实操部分则涉及IPTV系统设备、仪器设备的操作使用和指标测量。具体内容包括IPTV系统架构、传输技术与指标、设备配置及维护、专业技能如测量工具使用、视音频指标测量、直播点播协议分析、播出网络性能测量、网络安全数据分析以及系统故障排查等。 适合人群：从事或有意从事IPTV相关工作的技术人员，尤其是有志于参加全国广播电视技术能手竞赛的专业人士。 使用场景及目标：①帮助参赛选手全面了解并掌握IPTV相关的法规文件和技术标准；②提升选手对IPTV系统架构、传输技术和设备配置的理解；③增强选手在实际操作中的测量、分析和故障排查能力；④确保选手能够熟练运用各种测量工具和分析软件进行视音频指标测量和网络安全数据分析。 阅读建议：由于文档内容详尽且专业性强，建议读者在学习过程中结合实际案例和操作练习，同时参考相关技术文献，以便更好地理解和掌握竞赛所需的知识和技能。
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