在离散且有限的状态与动作空间中，该方法为每一个状态（或状态-动作对）分配独立的存储单元，以表格形式（如 Q 表）精确记录其对应的价值估计。：函数逼近器能够根据输入状态的特征自动产生输出，对未被访问过的状态也能给出合理的价值估计，从而显著加速学习进程，提升智能体在复杂环境中的适应性与决策能。，凭借其强大的非线性表征能力，能够拟合极其复杂的高维值函数，已成为解决像围棋、机器人控制等复杂问题的主流方法。

在离散且有限的状态与动作空间中，该方法为每一个状态（或状态-动作对）分配独立的存储单元，以表格形式（如 Q 表）精确记录其对应的价值估计。：函数逼近器能够根据输入状态的特征自动产生输出，对未被访问过的状态也能给出合理的价值估计，从而显著加速学习进程，提升智能体在复杂环境中的适应性与决策能。，凭借其强大的非线性表征能力，能够拟合极其复杂的高维值函数，已成为解决像围棋、机器人控制等复杂问题的主流方法。

当智能体。

其次，式(7.1)中的TD算法仅能估计给定策略的状态值。尽管如此，本节介绍的TD算法非常基础，对理解本章其他算法至关重要。例如，本章介绍的所有算法都属于时序差分学习的范畴。为简洁起见，式(7.2)常被省略，但必须意识到若缺少该式，算法在数学上将不完整。TD 方法的一个特点是，它在每个时间步更新其值估计，而 MC 方法则要等到回合结束才更新。TD学习的核心思想是基于新获得的信息来修正当前对状态值的估

目录：随机近似理论背景与动机Robbins- Monro(RM) algorithm 罗宾斯-蒙罗算法Robbins- Monro(RM) algorithmPython 例子Robbins- Monro(RM) algorithm收敛条件强化学习在大模型训练中的运用。

前言支持向量机（support vector machine, SVM)是一种二分类模型。是定义在特征空间上的间隔最大化线性分类器，同时还包括核技巧，能解决非线性问题 。求解过程 主要通过SMO (序列最小最优算法）目录：线性可分支持向量机函数间隔几何间隔间隔最大化对偶算法...

1： 机器学习分类2： 评价指标3： 深度学习主流框架4： GPU 和 CPU 运行区别5： 自动求梯度

前言：在很多应用中，数据的维度会很高，一方面计算量巨大，另一方面会面临维度灾难。这里结合菜肴推荐系统，莺尾花数据集，图像压缩介绍PCA, SVD 来简化数据处理主要知识背景。线性代数《相似矩阵及二次型》《向量组的线性相关性》目录：PCASVD例子一 PCA(Principal Comp...

前言：通过简单的模型，线性回归（Linear Regression）来具体了解机器学习的一般过程，以及不同的学习准则经验风险最小化，结构风险最小，最大似然估计（最大后验估计）一 线性回归1.1 模型：有时候会了简单起见写成,其中的w,x分别称为 增广权重向量，增广特征向量1.2 参数学习由于线性回归的标签y 和 模型的输出都为连续实数值，因此常用 平方损失函数 作为损失函数写成矩阵的形式...

前言：多维标度分析（multidimensional scaling ,MDS）是一组通过直观的空间图（spatial map),表示研究对象的感知和偏好的分析方法核心思想是降维后，点与点之间的欧式距离不变目录简介算法模型推导过程算法流程Code 实例一 简介原始空间数据集为, 为m个k...