基于python的强化学习算法Q-learning设计与实现

基于Jupyter Notebook与python的深度强化学习算法Deep Q Learning

基于Jupyter Notebook与python的深度强化学习算法Double DQN Solution

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