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【强化学习纲要】学习笔记系列Markov Chain → Markov Reward Process(MRP)→ Markov Decision Processes(MDP)MDP基本假设:环境是完全可观测的MDP可以用于处理最优控制问题,根据环境确定出最佳控制策略部分可观测的问题可以转化为MDPMarkov Process未来状态依赖于给定的历史状态历史状态:ht={s1,s2,…,st}h_t
1 最近邻规则给定集合包含n对数,(x1,t1)(\bold x_1,t_1)(x1,t1), …,(xn,tn)(\bold x_n,t_n)(xn,tn),其中xi\bold x_ixi为实数,t_i属于集合{1,…,M}\{1,…,M\}{1,…,M},每个xi\bold x_ixi是同一测量规则得到的iiith个独立量,而每个tit_iti是对应的样本类别上述规则可以简称为:
1 概率密度函数对于一个连续的概率密度方程,p(x)p(x)p(x),满足下列特性:处理a和b两点之间的x满足:P(a<x<b)=∫abp(x)dxP(a<x<b) = \int_a^b p(x)dxP(a<x<b)=∫abp(x)dx对于所有实数x,其值是非负的概率函数的积分为1,即有:∫∞∞p(x)dx=1\int_\infty^\infty p(x)dx
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