Boosting for Transfer Learning作者的硕士学位论文，可以作为Boosting for Transfer Learning的补充材料学习，当中有很详细的公式推导，以及参数设计的理论支撑。是学习Transfer Learning的好资料。

作者于2018年夏秋开始备战机器学习算法岗，总结汇总了如此的面试和笔试经验，希望能够对众多童鞋有用。

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算法 推导 数据挖掘

本文介绍了在线增强Q学习算法，以为未知离散时间线性系统设计H∞跟踪控制器。 构建了由原始系统和命令生成器组成的扩充系统，并引入了折现性能函数，建立了折现博弈代数Riccati方程（GARE）。 提出了GARE解的存在条件，并为折现因子找到了下界，以保证H∞跟踪控制解的稳定性。 然后推导Q函数Bellman方程，在此基础上开发了强化Q学习算法，以在不了解系统动力学的情况下学习H∞跟踪控制问题的解决方案。 提出了状态数据驱动和输出数据驱动的强化Q学习算法来寻找控制策略。 与基于值函数逼近（VFA）的方法不同，事实证明，在满足持久激励（PE）条件的探测噪声下，Q学习方案不会带来Q函数Bellman方程解的偏差，因此，收敛到名义折扣GARE解决方案。 而且，所提出的输出数据驱动方法比状态数据驱动方法更强大，因为在实际应用中可能无法完全测量整个系统的状态。 以单相电压源UPS逆变器为例，验证了所提出的Q学习算法的有效性。

算法交易学习库 此仓库提供了代码和教程供初学者学习算法交易。 目录 关于此回购 此回购协议是香港大学（HKU）计算机科学系的“最后一年项目（FYP）”的一部分。 如何使用 :warning: 工作正在进行中 所有代码都可以在/code目录中找到，并且可以通过访问该文档。 （请注意， /database目录仅包含示例文件。实际的数据库存储在HKU的计算机科学系服务器中。） 代码概述 1.技术分析 以下指标已在Python中实现： 趋势 移动平均交叉 移动平均收敛散度（MACD） 抛物线停止和反向（抛物线合成Kong径雷达） 势头 商品渠道指数（CCI） 相对强度指数（RSI） 变化率（ROC） 随机振荡器（STC） 真实强度指数（TSI） 资金流量指数（MFI） 威廉姆斯％R 挥发性 布林乐队 平均真实范围（ATR） 标准偏差 体积 蔡金振荡器 平衡量（BOV） 体积变化率 2.基本

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机器学习总结一-算法公式的向量化实现vectorization