强化学习——多智能体强化学习1. 多智能体关系分类1.1 合作关系（Fully Cooperative）1.2 竞争关系（Fully Competitive）1.3 混合关系（Mixed Cooperative & Competitive）1.4 利己关系（self-interested）2. 专业术语（Terminologies）2.1 假设agent个数为2.2 状态为2.3第i个ag

可视化篇（一）———使用matplotlib绘制常用3D图形及案例摘要（一）添加matplotlib 3D模块（二）3d图中绘制曲线（三）3d图中绘制散点图（四）3d图中绘制线框图（五）3d图中绘制曲面图（六）3d图中绘制三角表面图（七）3d图中绘制等高线（八）3d图中绘制条形图摘要本文通过学习matplotlib绘制3d图形的官方文档，总结了常用的3d图形，以及针对每类图形，通过一个小案例进..

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机器学习 聚类篇——python实现DBSCAN（基于密度的聚类方法）摘要python实现代码计算实例摘要DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise） 为一种基于密度的聚类算法，它不仅可以找出具有任何形状的簇，而且还可以用于检测离群值。其基本思想为数据点分布紧凑的应被划分为一类，而周围未分布有或仅有极少数点的

python常用库 自动化办公类 —— PyPDF2（处理pdf文件）摘要PyPDF库的安装PyPDF库的常用功能文字提取合并pdf文件旋转pdf页面pdf文件加密摘要本文主要介绍了利用python的PyPDF2库自动处理pdf文件。PyPDF库的安装pip install PyPDF2# 或者使用国内镜像源安装pip install PyPDF2 -i https://pypi.tuna.tsi

在每个节点上都执行一次。

数据挖掘 ——有监督学习（回归）1. 线性回归模型1.1 线性回归模型1.2 岭回归模型1.3 Lasso回归模型2 逻辑回归模型3 回归树与提升树4 总结1. 线性回归模型1.1 线性回归模型from sklearn.linear_model import LinearRegressionLR_model = LinearRegression()LR_model.intercept_ ：截距LR

python——xpath1、xpath简介2. 安装3. 数据转换4. 调用xpath方法1、xpath简介xpath是语法不是解析库xpath语法：内容语法节点/跨节点//精确的标签//a[@属性=“属性值”]标签包裹的内容/ text()属性@href模糊匹配//div[contain(@class,“a”)]下一个节点（兄弟关系）即取兄弟标签//head/following-sibling

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深度学习（神经网络） —— BP神经网络原理推导及python实现摘要（一）BP神经网络简介1、神经网络权值调整的一般形式为：2、BP神经网络中关于学习信号的求取方法：（二）BP神经网络原理推导1、变量说明2、BP算法推导（三）BP神经网络python实现1、模型所需传参介绍2、模型具有的主要方法和属性3、python代码4、代码运行结果摘要本文首先介绍了BP神经网络求取学习信号的方法，其次对BP