机器学习-Q-Learning-沙鼠走迷宫视频教学

满天飞飞 2023-01-12 23:12:05

课程名称适应人群
机器学习-Q-Learning-沙鼠走迷宫视频教学所有人

通过有趣的沙鼠走迷宫游戏，让大家掌握Q-学习算法的实质理论，并且帮助学院去动手写一个让机器思考的程序，理解机器学习。

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「已注销」 2017-11-27
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为什么没有代码，没有代码
「已注销」 2017-11-27
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为什么没有代码，没有代码
满天飞飞 2017-09-20
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满天飞飞 2017-09-20
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视频教程-机器学习-Q-Learning-沙鼠走迷宫视频教学-机器学习
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。
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