参考资料，https://zhuanlan.zhihu.com/p/32089487，本实现参考借鉴了该资源，本实现的立体四子棋为落子有限制版的立体四子棋(qubic),必须先下下层的棋子，上层的相关棋子才能继续落子，经过3500次的训练，ai水平基本可以了，模型为best_policy.model，python human_play.py即可对战。训练使用python train.py. python版本2

这是 ShowMeAI 持续分享的重磅报告系列！《State of AI Report 2022》是一份发布于2022年10月的报告，作者Nathan Benaich和Ian Hogarth从Research、Industry、Politics、Safety等四个方面，对2022年的发展做了汇总梳理，并对新一年的发展进行了预测。完整报告 114 页。 ◉ 内容要点： ① 大厂实验室走向封闭，但是新的独立研究实验室正在迅速开源。虽然 AI 研究呈现集中趋势，但计算与访问成本的降低催生了走在研究最前沿的小型实验室（如 Stability.AI 和 Midjourney）。 ② 人工智能研究越来越关注安全领域。安全研究人员在大型 AI 实验室的安全研究人员，由去年的不到100人增长为300人，这也有望提升安全学者的认可度。 ③ 中美人工智能研究差距继续扩大，自2010年以来，中国机构发表的论文数量是美国机构的4.5倍，明显超过美国、印度、英国和德国的总和。 ④ 人工智能驱动的科学研究继续取得突破，但数据泄漏等重大方法错误需要进一步调查，否则会导致 AI 危机的日益严重。

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：这是本书的第二版，旨在为所有相关学科的读者提供一个清晰的、简单的强化学习关键思想&算法的说明。书籍在第一版的基础上，增加了近些年新的研究主题，内容重点放在核心的算法上。 ◉ 目录： 介绍 多臂老虎机 有限马尔可夫决策过程 动态规划 蒙特卡罗方法 时差学习 n-step Bootstrapping 使用表格方法进行规划和学习 带近似的策略预测 带近似的策略控制 带近似的离策略方法 资格痕迹 策略梯度方法 心理学 神经科学 应用与案例研究 前沿

em算法简介及代码。EM算法是机器学习中一个很重要的算法，即期望最大化算法，主要包括以下两个步骤： E步骤：estimate the expected values M步骤：re-estimate parameters 迭代使用EM步骤，直至收敛。

高级项目 我研究了使用不同的机器学习算法和python来预测英超联赛足球比赛的结果。 这是我高三毕业时作为Goucher大学计算机科学专业的Capstone项目。 我使用whoscored.com的数据，创建了用于预测游戏效果的大多数指标。 我表现最好的算法是Logistic回归模型和Random Forest Regressor（它们的精确度为68％）。 考虑到我只有357个数据点（仅包括108个验证测试集数据点），这给人留下了深刻的印象！ 文件： MyCapstone.ipynb： 该文件是一个jupyter笔记本，其中包含我在数据处理，数据分析和机器学习建模中使用的所有代码。 Table4.csv 这是一个csv文件，其中包含基于whoscored.com数据的数据，我已对其进行处理并将其用于执行预测。

为了维系优质客户与企业之间良好的合作关系，实现企业盈利的最大化，构建基于机器学习算法的优质客户识别模型。在电力客户管理数据库中采集待识别的客户信息，并统一客户信息的格式。分别从信用度、合作时间以及资金运转能力等方面，设置优质客户判断标准。利用机器学习算法，得出客户的价值评估结果，并按照权重值分别与设置的判断标准做匹配，从而得出优质客户的识别结果。为了验证识别模型的应用效果设计实验，并得出实验结论：应用优质客户识别模型后，电力企业的总盈利额提高了3.69%。

Machine-Learning-Algorithms-from-Scratch, 从零开始实现机器学习算法 Machine-Learning-Algorithms-from-Scratch从零开始实现机器学习算法。目前实现的算法：简单线性回归。数据集：来自Quandl的股票数据逻辑回归。数据集：Stanford ML课程数据集朴素

Machine Learning Algorithms Giuseppe Bonaccorso July 2017 Build strong foundation for entering the world of machine learning and data science with the help of this comprehensive guide

线性神经网络模型与学习算法.rar

WebShell是网络入侵的常用工具，具有威害性大、隐蔽性好等特点。目前的检测手段较简单，容易被绕过，难以对付复杂灵活的 WebShell。针对这些问题，提出一种智能检测 WebShell 的机器学习算法，通过对已知存在WebShell和不存在WebShell的页面进行特征学习，完成对未知页面的预测，灵活性、适应性较好。实验证明，相比传统的WebShell检测方法，该算法的检测效率、正确率更高，同时也能以一定概率检测出新型的WebShell。