最近回到CSDN分享一些学习经验，互相学习，互相关注

青山渺渺 2023-09-02 22:54:32

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强化学习里面的概念、公式，相比ML/DL特别多，初学者刚学RL时，很容易被接连不断的概念、公式给绕晕，而且经常忘记概念与公式符号表达的一一对应(包括我自己在1.10日之前对好多满是概念/公式的RL书完全看不下去，如今都看得懂了，故如果读文本之前，你正在被RL各种公式困扰，相信看完这篇RL极简入门后就完全不一样了)。

🌟相识CSDN、益于CSDN、忠于CSDN🌟 由衷感觉CSDN真的是一个很大的团体，同时也是大家最为公认的IT圈子，毕竟在这里大家都是一样的——‘码农’，都曾加班至天亮、都曾与产品撕逼、都曾为需求困扰、都曾为BUG崩溃，当然也有成功运行的喜悦、顺利上线的自豪。大家在这里都是一样的身份，一样的面容，正是这样一群人在CSDN中尽情的自嘲互怼，桀骜不驯的讨论技术，毫无避讳的畅谈人生!

写这篇文章的目的，就是希望它可以让有志于从事数据科学和机器学习的诸位在学习算法的路上少走些路。我会在文章中举例一些机器学习的问题，你们也可以在思考解决这些问题的过程中得到启发。我也会写下对于各种机器学习算法的一些个人理解，并且提供R和Python的执行代码。读完这篇文章，读者们至少可以行动起来亲手试试写一个机器学习的程序。

转载：http://www.cnblogs.com/jesse2013/p/how-to-learn-english.html#b01 　　本文包括一套完全的英语学习方法（听，说，读，写）以及本人学习过程中的经验，心态的分享。给自己的英语学习订一个目标建立一套完整的计划学习任务之一：从哪里开始？学习任务之二：音标学习学习任务之三：四级单词攻克计划学习任务之四...

思维导图链接：https://www.processon.com/mindmap/64159f9ff502f062b5d616be是为了让模型更鲁棒，对噪声更加的不敏感。在实现这一点上，有对抗防御、对抗攻击和对抗训练。对抗防御是识别出更多的样本对抗攻击是为了构造更多的样本对抗训练是将样本添加到模型中，以提高模型的鲁棒性embedding是词的表示的一种，一般是可以互相替换的词之间的相似度是比较高的。大概还是和最初的训练objective 有关，一般的Word embedding的训练是根据自监督

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