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增强学习

增强学习要解决的是这样的问题:一个能够感知环境的自治agent,怎样通过学习选择能达到其目标的最优动作。考虑一个机器人(agent)通过传感器观察周围环境状态(state)并作出一组动作(action)改变这些状态。学习的任务是获得一个控制策略(policy),以选择能达到目的的行为。假定agent的目标可被定义一个回报(reward)函数,它对agent从不同的state中选取不同的ac

模式识别(Pattern Recognition)和机器学习(Machine Learning)

模式识别强调的是对当前样例的分类与聚类,而机器学习强调的是设计一个能使对当前样例分类聚类的目标函数,侧重于训练学习算法。机器通过训练学习后才能用来应用于模式的识别。机器学习就是分类器、决策函数的设计。模式识别由数据获取、预处理、特征提取、分类决策、分类器设计五部分组成,主要研究问题是特征的选取与优化、分类判别、聚类判别。机器学习侧重于通过提取的特征训练样例进行分类器的设计。

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