基于的 Q-Learing 的 机器学习 避障 matlab代码

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机器学习 05.Advice for applying machine learning 编程作业 jupyter note版本 机器学习与数据挖掘 machine learning

Machine Learing Source Code

使用Q-Learing算法实现任意障碍物环境下的路径规划，可任意选择起点和目标。本套程序适合算法初学者和进阶学习，也可以学习到matlab GUI界面相关开发知识。可在此基础上进行算法改进，发表相关学术论文等。

Q-Learing路径规划MATLAB仿真，Q-Learing路径规划MATLAB仿真

简介-自然语言处理 汉良作者何晗老师的新书《自然语言处理入门》详细的笔记！业界良心之作，书中不是枯燥无味的公式罗列，甚至用白话分解的通俗易懂的算法模型。从基本概念出发，逐步介绍中文分词，词性标注，命名实体识别，信息删除，文本聚类，文本分类，句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。 本项目初步帮助更多同路人能够快速的掌握NLP的专业知识，理清知识要点，在工作中发挥作用的作用。以书本为主，记录本人学习此书的心路历程，总结和笔记。 机器学习与深度学习请转至本人项目： HanLP项目： 思维导图，请关注AIArea公众号并回复：NLP思维导图，即能下载高清大图。 目录 章节

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【路径规划】基于强化学习Q-Learing实现栅格地图路径规划matlab源码.zip

cart回归matlab代码 机器学习 这次来北京，主要还是想要自己能学一些东西，所以还是使用Matlab代码，所以我这里暂时就先用Matlab算法来计算，如果不行，我们再使用R语言来去计算 数据挖据的功能及应用 分类： 决策树、支持向量机、K-近邻、贝叶斯 聚类分析： K-means；K-中心；DBSan 预测： 线性回归；非线性回归 关联分析： 统计 数据挖掘的流程 商业理解（需求理解） 数据理解 数据准备（构造数据最终集合、净化和转换数据） 模型建立（选择和应用各种模型技术，矫正和优化个证模型参数） 模型评估 模型发布 1.数据清洗 清洗方法：解决不完整数据、错误噪声（偏差分析、回归分析、规则库） 错误噪声的解决方法： 分箱！！！ 划分成等深的箱，用箱平均值平滑或者用边界平滑 重复记录的数据：套牌车，这可以是一个很好的课题 实时 实际应用：车辆轨迹数据清洗，北京市12712辆出租车，2011年11月11日之后的30天的GPS采样数据，共有333651069个，平均采样点数量26349 不真实点（超出北京的经纬范围），重复时间点（同一时间的多个点），高速点（大于90km/h），距离