最常用的正则化技术是 L1 正则化 (Lasso)、L2 正则化 (Ridge) 和弹性网络正则化。在实践中，L1 和 L2 正则化的组合（称为弹性网络正则化）通常用于利用这两种技术的优势，并在稀疏性和权重收缩之间找到平衡。请注意，这是从头开始的 L2 正则化的基本实现。因此，正则化技术和正则化参数的选择必须根据具体问题和数据集仔细选择和调整，以在模型性能的偏差和方差之间取得适当的平衡。值得注意的

在你的上方是一枚硬币。这种策略可能仍然会导致代理返回到它已经探索过的位置，但是，正如您从下面的代码中看到的那样，它会导致到所需位置的平均路径非常短（请记住，一开始，当 Q-Table 值都相同时，它对应于随机选择，但随着我们对环境的了解更多，我们更有可能遵循最优路径，同时允许智能体选择未探索的路径偶尔。请注意，我们将 Q-Table 的所有值初始化为相等的值，在我们的示例中为 0.25。现在我们需

第一步我们训练D，D是希望V(G, D)越大越好，所以是加上梯度(ascending)。第二步训练G时，V(G, D)越小越好，所以是减去梯度(descending)。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。G可以生成足以“以假乱真”的图片G(z)。对于D来说，它难以判定G生成的图片究竟是不是真实的，因此D(G(z)) = 0.5。这样我们的目的就达成了：我

其中一些是愚蠢的或无关紧要的负面酒店评论，例如“天气不好”，这是酒店或任何人无法控制的。这是不幸的，但在从公共网站上抓取的数据集中是可以预料的。幸运的是，这是少量的行（515738 中的 127 行，或 0.02%），因此它可能不会使我们的模型或结果偏向任何特定方向，但您可能没想到评论数据集包含没有评论，因此值得探索数据以发现这样的行。关于这些酒店可能是异常值的可能性，并且可能大多数值都符合（但有

然后，您将重塑数据以创建 SVR 所需的基于时间步长的数据集。模型完成训练后，您将评估其在训练集、测试集和完整数据集上的准确性，以查看整体性能。过滤您的数据集以仅包含您需要的时间段和列，并进行缩放以确保将数据投影在 0,1 区间内。在上一课中，您了解了 ARIMA，这是一种非常成功的预测时间序列数据的统计线性方法。然后，为了检查性能，我们将绘制原始和预测的时间序列图，并打印 MAPE 结果。. 因

此外，像 GPT-2 这样的语言模型反映了他们所训练的系统固有的偏见，因此我们不建议将它们部署到与人类交互的系统中 > 除非部署者首先对与预期相关的偏见进行研究用例。我们发现 774M 和 1.5B 之间的性别、种族和宗教偏见调查在统计上没有显着差异，这意味着在处理对人类属性的偏见敏感的用例时，应该以类似的谨慎程度对待所有版本的 GPT-2。然而，该模型最擅长的是它的预训练，即从提示中生成文本。因

教程hmmlearn实现隐马尔可夫模型（HMM）。HMM 是一种生成概率模型，其中可观察到的序列 X变量由一系列内部隐藏状态生成Z. 不直接观察隐藏状态。假设隐藏状态之间的转换具有（一阶）马尔可夫链的形式。它们可以由开始概率向量指定π和转移概率矩阵 A. Observable 的发射概率可以是任何带参数的分布θ以当前隐藏状态为条件。HMM 完全由下式确定 π, A和θ.HMM存在三个基本问题：给定

随机初始化分布参数θE步，求Q函数，对于每一个i，计算根据上一次迭代的模型参数来计算出隐性变量的后验概率（其实就是隐性变量的期望），来作为隐藏变量的现估计值：M步，求使Q函数获得极大时的参数取值）将似然函数最大化以获得新的参数值然后循环重复2、3步直到收敛。详细的推导过程请参考文末的参考文献。

在你的上方是一枚硬币。这种策略可能仍然会导致代理返回到它已经探索过的位置，但是，正如您从下面的代码中看到的那样，它会导致到所需位置的平均路径非常短（请记住，一开始，当 Q-Table 值都相同时，它对应于随机选择，但随着我们对环境的了解更多，我们更有可能遵循最优路径，同时允许智能体选择未探索的路径偶尔。请注意，我们将 Q-Table 的所有值初始化为相等的值，在我们的示例中为 0.25。现在我们需

Tensorboard是tensorflow内置的一个可视化工具，它通过将tensorflow程序输出的日志文件的信息可视化使得tensorflow程序的理解、调试和优化更加简单高效。Tensorboard的可视化依赖于tensorflow程序运行输出的日志文件，因而tensorboard和tensorflow程序在不同的进程中运行。TensorBoard给我们提供了极其方便而强大的可视化环境。它