基于python的深度强化学习算法Deep Q Learning实现

10种机器学习算法介绍

Learning Algorithms Through Programming and Puzzle Solving:This MOOC book is the first step towards this goal written specifically for our Massive Open Online Courses (MOOCs) forming a specialization “Algorithms and Data Structures” on Coursera platform and a microMasters program on edX platform

机器_学习_代码_实现 基于NumPy的机器学习算法的Python代码实现。

CudaLearn C# 中的高级机器学习算法 机器学习是人工智能的一个分支，专注于识别数据中的模式和规律。 在许多情况下，这些模式是从标记的“训练”数据（监督学习）中学习的，但是当没有可用的标记数据时，可以使用其他算法来发现以前未知的模式（无监督学习）。 大多数高性能机器学习算法都是用 C++ 或 Python 编写的。 其他如 Apache Mahout 使用 Hadoop 在整个集群中分配训练模型的成本。 CudaLearn 采用混合方法。 在需要高性能的地方，我们遵循 C++/Python 路线，通过 GPU 加速计算实现垂直可扩展性，并旨在将这种计算分布在整个集群中。 这种方法还利用算法在计算复杂度方面的不对称性，CPU 实现将可用于计算需求较低的阶段。 第一个版本将包含： 深度学习算法卷积神经网络 (CNN) 使用 CUDA 内核支持 GPU 加速。 将来： 深度

本次资源包括pca的python代码，以及测试数据集。 降维是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。通过降维可以减少 冗余信息所造成的误差,提高识别的精度，或者通过降维算法来寻找数据内部的本质结构特征。

对html的一个基础知识的了解，相比后端中包含大量的算法之类的编码。前端的编写明显的简单了很多，里面主要是对一些常用标签进行了一些了解和分享

吃豆子RL 应用于 Pacman 游戏的强化学习算法。 Pacman 游戏是为 Udacity 类 ud820的结果。 可以在qlearningAgents.py文件中找到学习器。 跑步 python pacman.py -p PacmanQAgent -x 800 -n 810 -l smallGrid -l参数可以更改为使用其他地图（在布局文件夹中可用）。 -p参数可以更改为使用其他类型的 q-learner。 -x设置训练示例的数量。 -n设置示例总数（训练 + 测试） 学习者 PacmanQAgent：基本的 Q 学习代理。 它使用完整状态（整个地图），因此在使用大地图时不会缩放。 运行： python pacman.py -g DirectionalGhost -p PacmanQAgent -x 800 -n 810 -l smallGrid Approxi

针对离散Hopfield 神经网络(DHNN) 的权值设计问题, 提出一种改进型学习算法, 并在DHNN动力学分析的基础上设计该学习算法. 利用矩阵分解的方法(MD) 得到正交矩阵, 并采用得到的正交矩阵直接计算DHNN的权值矩阵. 通过该学习算法得到的权值矩阵, 可以很好地存储训练样本的信息, 使测试样本收敛到稳定点. 该学习算法不需要进行分块计算, 减少了计算步骤和计算量, 降低了网络的迭代次数, 从而提高了网络运行速度. 最后, 将该学习算法应用于水质评价, 验证了其有效性和可行性.

采用LSTM模型，训练一个能够识别文本postive, neutral, negative三种情感的分类器。