在线阅读： ​ 注： 所有文档写在docs文件夹下 ctrl+k添加跳转链接 多智能体系统 百度百科： 论文 视频 文章、回答 知乎问题： 知乎问题： 环境 多智能体强化学习 深度学习 《PyTorch深度学习实践》完结合集 视频 论文 文章、回答 强化学习 先打好强化学习的基础，再对多智能体强化学习进行研究。 视频 [伏羲课堂]基于知识引导的强化学习相关算法介绍 论文 文章、回答 环境 gym retro high-way 我的文章 浅谈强化学习 多智能强化学习 视频 知乎回答：如何入门MARL（多智能体强化学习）？ 【CAC2020Workshop】 孙长银、穆朝絮——多智能体深度强化学习的若干关键科学问题 论文 多智能体强化学习的相关论文 文章、回答 多智能体强化学习笔记05 值函数分解方法 SMAC源码详解 工具 XMind——思维导图 MindManager——思维导

PyTorch主动学习 常见的主动学习方法库包括： 环环相扣的机器学习罗伯特·蒙罗（Robert Munro） 曼宁出版物 该代码是独立的，可以与本书一起使用。 库中的主动学习方法 该代码当前包含用于以下目的的方法： 最低置信度抽样 置信度抽样 置信度采样率 熵（分类熵） 基于模型的离群抽样 基于聚类的采样 代表性抽样 自适应代表性抽样 主动转移学习以进行不确定性采样 主动转移学习以进行代表性抽样 自适应采样的主动转移学习（ATLAS） 本书介绍了如何在计算机视觉和自然语言处理中将它们独立地，组合地应用以及用于不同的用例。 它还涵盖了针对现实世界多样性进行抽样以避免偏见的策略。 安装： 如果您克隆此仓库并且已经安装了PyTorch，则应该能够立即开始： git clone https://github.com/rmunro/pytorch_active_learning cd

本项目基于python_opencv开发的人脸识别的开源项目，应用机器学习dlib库实现，开发设计UI界面用于录入人脸，姓名（中英文）信息。希望大家多多支持！！！！

【机器学习】安装python的机器学习库scikit-learn、tensorflow-附件资源

面向科研和产品化的深度学习和强化学习库（TensorLayer开源中国官方镜像）

SYCML（SYCL ML） 轻量，功能强大的仅头机器学习库，使用SYCL编写，支持支持SPIR / SPIR-V指令的多厂商目标平台。 该库旨在替代cuML ， RAPIDS等，并提供各种加速器设备，例如任何供应商（甚至是Intel和AMD）的GPU以及FPGA和ASICS。 当前具有以下功能- 线性和逻辑回归。 PCA，SVD K表示聚类 用法 用法很简单。 要定位加速器设备，只需在模型上调用.sycl()并在forward方法中将目标作为字符串传递。 #include "Regression.h" int main(){ size_t size = 32768; std::vector input_vector(size, 1.0f); LinearRegression linearRegression(size); //Initia

C196库函数源代码，附加C96的C手册，汇编手册和库工具手册。帮助你迅速了解一个C语言从编译器到库函数的所有机制

汇总整理一套Python网页爬虫，文本处理，科学计算，机器学习和数据挖掘的兵器谱。 1. Python网页爬虫工具集 一个真实的项目，一定是从获取数据开始的。无论文本处理，机器学习和数据挖掘，都需要数据，除了通过一些渠道购买或者下载的专业数据外，常常需要大家自己动手爬数据，这个时候，爬虫就显得格外重要了，幸好，Python提供了一批很不错的网页爬虫工具框架，既能爬取数据，也能获取和清洗数据，也就从这里开始了： 1.1 Scrapy 鼎鼎大名的Scrapy，相信不少同学都有耳闻，课程图谱中的很多课程都是依靠Scrapy抓去的，这方面的介绍文章有很多，推荐大牛pluskid早年的一篇文章：《Scr

本文来自于segmentfault，文章详细介绍了Python中如何使用scikit-learn模型对分类、回归进行预测的实现原理等相关知识。摘要：在Python中如何使用scikit-learn模型对分类、回归进行预测？本文简述了其实现原理和代码实现。一旦你在scikit-learn中选择好机器学习模型，就可以用它来预测新的数据实例。初学者经常会有这样的疑问：在本教程中，你将会发现如何在Python的机器学习库scikit-learn中使用机器学习模型进行分类和回归预测。文章结构如下：1.如何构建一个模型，为预测做好准备。2.如何在scikit-learn库中进行类别和概率预测。3.如何

1.速度快、更灵活。Shark⼀⽅⾯兼顾灵活性和易⽤性，另⼀⽅⾯兼顾计算效率，有⼀个很好的平衡。 2.Shark提供了机器学习和⼈⼯智能领域⼤量的算法，很容易组合使⽤，也很容易扩展。 3.Shark带来了其他同类库所不具有的强⼤算法，⽐如模式识别领域、⼆进制和多类SVM（⽀持向量机）、单⽬标和多⽬标优化等。