本文来自于网络，文章详细介绍了使用Python实现机器学习算法的损失函数、反向传播过程等相关知识。在这一章节里，我们将实现一个简单的神经网络架构，将2维的输入向量映射成二进制输出值。我们的神经网络有2个输入神经元，含6个隐藏神经元隐藏层及1个输出神经元。我们将通过层之间的权重矩阵来表示神经网络结构。在下面的例子中，输入层和隐藏层之间的权重矩阵将被表示为W，隐藏层和输出层之间的权重矩阵为W。除了连接神经元的权重向量外，每个隐藏和输出的神经元都会有一个大小为1的偏置量。我们的训练集由m=750个样本组成。因此，我们的矩阵维度如下：训练集维度：X=(750，2)目标维度：Y=(750，1)W维度：(

基于机器学习算法的传染病动力学模型及分析方法.pdf

使用 Q-learning 算法在能源市场中实现利益最大化这篇论文有一些想法： Yousefi, S.、Moghaddam, MP 和 Majd, VJ (2011)。 使用综合需求响应模型在基于代理的零售市场中优化实时定价。 能源，36（9），5716-5727。

强化学习算法合集（DQN、DDPG、SAC、TD3、MADDPG、QMIX等等）内涵20+强化学习经典算法代码。对应使用教程什么的参考博客： 多智能体（前沿算法+原理） https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/115299073?spm=1001.2014.3001.5502 强化学习基础篇（单智能体算法） https://blog.csdn.net/sinat_39620217/category_10940146.html

引入加法模型在给定了训练数据和损失函数的条件下，可以通过损失函数最小化来学习加法模型然而对于这个问题是个很复杂的优化问题，而且要训练的参数非常的多，前向分布算法

  近年来，机器学习方法在农业领域的应用取得巨大成功，广泛应用于科 学施肥、产量预测和经济效益预估等领域。根据土壤信息进行数据挖掘，并在此基础上提出区域性作物的种植建议，不仅可以促进农作物生长从而带来经济效益，还可以改善土壤肥力，促进可持续发展。本文根据土土 壤养分元素[如：氮（N）、磷（P）、钾（K）等]的含量建立模型分析并且给出精准预测,可以实现了几种机器学习分类算法形成科学的种植方案,最终还实现了应用界面的实现。

SVM回归预测，机器学习算法

Python中的度量学习算法集合

该笔记是我在学习吴恩达机器学习时整理的，希望能够帮助到大家，如有错误还请大家指正。如果你想进入尖端人工智能领域，该笔记将帮助你做到这一点，掌握深度学习将为您提供许多新的职业机会。深度学习也是一种新的“超级大国”，它可以让你构建几年前还不可能实现的人工智能系统。使用流行的机器学习库NumPy和scikit-learn在Python中构建机器学习模型。学习建立和训练有监督的机器学习模型，用于预测和二元分类任务，包括线性回归和逻辑回归。 学习使用TensorFlow构建和训练一个神经网络来执行多类分类。应用机器学习开发的最佳实践，使您的模型泛化。学习将使用无监督学习技术进行无监督学习:包括聚类和异常检测。使用协同过滤方法和基于内容的深度推荐系统。 希望这个笔记能够帮助到你。

“＃ 寻找路径” 在运行simple_RL_run.py之前： 运行_Astar.py：使用AStar算法找到到达目标并避免障碍的最佳方法 运行_Testing.py：模拟Jetbot根据AStar解决方案的React。 Simple_RL 运行simple_RL_run.py：构建一个简单的RL培训环境 改进 States:将3扩展为5->考虑目标的相对位置 reward function:越接近目标，每个步骤可获得的奖励就越大。 Astar solution:使用A *解决Astar solution: “教” Agent，以便它可以进行一些有用的初始设置。 RL_Weibo文件夹 运行run_RL.py 使用Polytope进行RL强化训练 黄微博供稿