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📢本篇文章是博主强化学习RL领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在👉强化学习专栏： 【强化学习】（13）---《分层强化学习：MAXQ分解算法》
近年来，随着机器学习技术的快速发展，石油炼化领域开始运用机器学习模型来优化和训练炼化过程中的各种参数，以实现更高效的操作和更好的产品质量。 场景 石油炼化厂通常会安装大量的传感器来监测和记录各个环节的数据，比如温度、压力、流量等。这些数据可以被用来训练机器学习模型，以预测和优化
强化学习是一种机器学习方法，用于训练智能体（agent）在与环境的交互中学习如何做出最优决策。Q-learning是强化学习中的一种基于价值函数的方法，用于学习最优策略。本文将详细介绍Q-learning的原理、实现方式以及如何在Python中应用。 什么是Q-learning？
【Docker学习系列】Docker学习2-docker设置镜像加速器 【Docker学习系列】Docker学习3-docker的run命令干了什么？docker为什么比虚拟机快？ 【Docker学习系列】Docker学习2-常用命令之启动命令和镜像命令 【Docker学习系列】Docker学习系列3：常用命令之容器命令
简单易用：Scikit-learn提供了简洁一致的API设计，使用户能够轻松地使用各种机器学习算法和工具。 广泛的机器学习算法：Scikit-learn包含了众多的机器学习算法，涵盖了监督学习、无监督学习、半监督学习等各种领域。 丰富的数据预处理功能：Scikit-learn提供了多种数据预处
Spark机器学习实践系列 基于Spark的机器学习实践 (一) - 初识机器学习基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib基于Spark的机器学习实践 (三) - 实战环境搭建基于Spark的机器学习实践 (四) - 数据可视化基于Spark的机器学习实践 (六)
算法真的能很快学到好的策略吗？为此，更高的样本效率成为当前学术界与工业界对强化学习算法优化的核心目标，也就是希望 RL 算法能够「聪明地试错」，通过尽量少的环境交互学到尽量好的策略。人们普遍认为有模型的强化学习 (model-based RL, MBRL) 比无模型的强化学习 (model-free RL) 具有更高的样本效率。MBRL
抗性机器学习的定义、主要攻击类型、以及防御策略。 1. 对抗性机器学习的定义 对抗性机器学习旨在理解和提高机器学习模型在面对对抗性攻击时的稳定性和可靠性。攻击者通过对输入数据施加微小的扰动，使得经过训练的模型产生错误的预测，这种攻击手法被称为对抗性攻击。对抗性机器学习不仅关注攻
和预处理技术，我们可以对原始数据进行清洗、归一化和特征提取，以用于机器学习建模和分析。 模型建立与训练 基于收集的过程参数数据，我们可以建立起石油炼化过程的安全模型。利用机器学习算法，如监督学习和无监督学习，我们可以训练模型来识别潜在的危险和异常情况。通过监测过程参数数据和历
Script就可以实现了 学习时长：6～8周学习前提：中学水平，无需编程经验更新在Reddit上创建了一个学习小组 January 2014， “Learn JavaScript” Study Group on Reddit目录 不要这样学习JavaScript 本课程资源
擎也是可以的。对于像学习游戏引擎原理的人来说，需要制定自己明确的长期目标：首先，一开始可能对游戏引擎没什么概念，建议先使用一两个游戏引擎（我推荐C++程序员学习虚幻4游戏引擎，现在是免费开源的，非常值得学习。那些不开源的游戏引擎尽量不要去学习，因为其对于学习原理来说没有多大贡献）
引言 近年来，机器学习和数据科学领域取得了巨大的发展，成为解决现实世界问题的有力工具。Python作为一种高级编程语言，广泛应用于机器学习和数据科学开发中，因其简洁、易读的语法以及丰富的生态系统而备受青睐。本文将介绍如何在Python中进行机器学习和数据科学开发，并提供一些实用的代码示例。
别中选择一个。 分类问题包括学习和分类两个过程，在学习过程中，根据已知的训练数据集利用有效的学习方法学习一个分类器，在分类过程中，利用学习的分类器对新的输入实例进行分类。图中(X1,Y1),(X2,Y2)...都是训练数据集，学习系统有训练数据学习一个分类器P(Y|X)或Y=f
在强化学习（五）用时序差分法（TD）求解中，我们讨论了用时序差分来求解强化学习预测问题的方法，但是对控制算法的求解过程没有深入，本文我们就对时序差分的在线控制算法SARSA做详细的讨论。 SARSA这一篇对应Sutton书的第六章部分和UCL强化学习课程的第五讲部分。
门诊导诊、分诊；深度学习技术可以辅助 医生对医疗影像进行标识和初筛。从物流 配送的角度来说，因为医院里的物流配送 量非常大，通过使用自主导航配送机器人 进行物流运输，可以提高配送效率，降低 配送差错。对于医疗机构诉求是什么？概 况来说，包括药品管理、医疗垃圾管理、 智能物流、感控管理等，另外在降低成本、
的同事请教学习后才知道是自己写的SQL语句查询效率过低导致的，修改后得到了明显的改善。后来做项目时间久了，慢慢也就学会了一些技巧。只不过后来几年做移动端，很多东西又忘得差不多了... MySql学习方法及技巧 3.1 夯实基础 计算机领域的技术非常强调基础，刚开始学习可能还认识不
（http://springboot.fun/）分享 Spring Boot 的学习资源和开源软件，来帮助大家寻找优秀的 Spring Boot 学习案例。今天我将分享过的文章整理出来方便大家统一查看。在学习 Spring Boot 之前我一直建议大家先看这三篇文章，了解一下微服务的启蒙。【译】微服务
机器。 机器学习 一种实现人工智能的方式。机器学习最基本的做法是使用算法解析数据从中学习，然后对真实世界中的事件进行预测和决策。与传统的特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来训练，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。 经验+思维=规律 数据+算法=模型 数据
2.3机器学习分类器机器学习通常分为三个主要类型，即有监督、无监督和半监督。就有监督学习方法而言，目的是在给定一组标记的输入输出对的情况下，学习从输入到输出的映射。第二种类型的机器学习是无监督学习方法，我们只给出输入，目标是自动在数据中找到感兴趣的模式。这个问题不是一个明确定义的
典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、现实应用等）。 对于机器学习这块规划为：基础入门机器学习算法—>简单项目实战—>数据建模比赛----->相关现实中应用场景问题解决。一条路线帮助大家学习，快速实战。 对于深度强化学习这块规划为：基础单
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