在每个特定时间点，智能体从环境接收一些观察，并且必须选择一个动作，然后通过某种机制（有时称为执行器）将其传输回环境，最后智能体从环境中获得奖励。仅仅拥有海量的数据是不够的，还需要正确的数据。什么才算真正的提高呢？在机器学习中，我们需要定义模型的优劣程度的度量，这个度量在大多数情况是“可优化”的，这被称之为目标函数。一个样本（一个图片或者一个候选框）中含有多个物体，标注的label也是多个的，多个类

【代码】机器学习多算法实现对泰坦尼克号幸存者预测（源码及运行结果）

目标检测(Object Dectection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定他们的类别和位置，通俗的来说就是：识别图片中有哪些物体并且找到物体的存在位置。而在实际操作中，我们主要的问题如下：多任务：位置+类别目标种类与数量繁多的问题目标尺度不均的问题遮挡、噪声等外部环境的干扰。

在每个特定时间点，智能体从环境接收一些观察，并且必须选择一个动作，然后通过某种机制（有时称为执行器）将其传输回环境，最后智能体从环境中获得奖励。仅仅拥有海量的数据是不够的，还需要正确的数据。什么才算真正的提高呢？在机器学习中，我们需要定义模型的优劣程度的度量，这个度量在大多数情况是“可优化”的，这被称之为目标函数。一个样本（一个图片或者一个候选框）中含有多个物体，标注的label也是多个的，多个类