完整项目代码 可作为毕设和课设 项目任务：将用户要记忆的单词，按字母排序后，存到文件中;用户输入要删除的单词，将其从文件中存储的单词也删除;用书输入要修改的单词，将其在文件中存储的单词也修改。

强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据，只有奖励信号。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数（value function）算法两类。 强化学习理论受到行为主义心理学启发，侧重在线学习并试图在探索-利用（exploration-exploitation）间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习，强化学习不要求预先给定任何数据，而是通过接收环境对动作的奖励（反馈）获得学习信息并更新模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论，被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能，可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。 强化学习在工程领域的应用也相当广泛。例如，Facebook提出了开源强化学习平台Horizon，该平台利用强化学习来优化大规模生产系统。在医疗保健领域，RL系统能够为患者提供治疗策略，该系统能够利用以往的经验找到最优的策略，而无需生物系统的数学模型等先验信息，这使得基于RL的系统具有更广泛的适用性。 总的来说，强化学习是一种通过智能体与环境交互，以最大化累积奖励为目标的学习过程。它在许多领域都展现出了强大的应用潜力。

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SpringBoot--课程在线学习系统--毕业设计/毕设/课程资源/视频

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已经毕业两年多了，可以帮学弟学妹们无偿帮做设计，给点奶茶费就行了哈哈。如果想自己做的话，可以看我另一篇博文，那里有我开发的一键生成设计的系统。 一键生成毕业设计 —————————————— 基于SSM的商城系统的设计与实现 基于SSM的管理系统的设计与实现 基于JSP的超市系统的设计与实现 火车订票系统的设计与实现      魔方网站的设计与实现      家庭理财管理系统设计与实现      基于卷积神经网络的图像风格化处理      基于卷积神经网络的图像修复系统设计与实现      基于深度学习的目标实例分割      基于web的云智教育在线平台设计与实现      基于纹理分析的医

预测二氧化碳排放量 目录 关于 预测汽车的CO2排放对于在汽车模型中产生较少的CO2很有用，它将减少二氧化碳在环境中的有害影响。 在该项目中，对数据集进行feature engineering以选择影响车辆二氧化碳排放的特征。 splitting数据按scaling并将其splitting为训练和测试数据集后， splitting进行cross validation 。 在分析learning curve ，然后使用训练数据训练模型。 最后，该模型是对测试数据进行测试，并evaluated的基础上， mean squared error和r2 score 。 使用的技术 用作编程语言。 Numpy用于数学和数据处理。 Pandas用于分析和处理数据。 Matplotlib和Seaborn用于数据可视化，有助于数据分析。 Sciki-learn用于数据预处理，创建机器学习模型并