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异常检测-高维数据

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档异常检测-高维数据前言一、Feature Baggingbootstrapbaggingfeature bagging二、Isolation Forests实现代码前言在实际场景中,很多数据集都是多维度的。随着维度的增加,数据空间的大小(体积)会以指数级别增长,使数据变得稀疏,这便是维度诅咒的难题。维度诅咒不止给异常检测带来了挑战,对

强化学习--DQN

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#人工智能
强化学习--免模型预测与控制

而蒙特卡洛基于这样的想法:比如我们有一袋豆子,把豆子均匀地在一定范围内朝这个图形上撒,撒到足够多的数量时数一下这个图形中有多少颗豆子,这个豆子的数目就是图形的面积。此时我们借助计算机程序可以生成大量均匀分布坐标点,然后统计出图形内的点数,通过它们占总点数的比例和坐标点生成范围的面积就可以求出图形面积。蒙特卡洛估计方法在强化学习中是免模型预测价值函数的方式之一,本质是一种统计模拟方法,它的发展得益于

#神经网络#人工智能#python
强化学习--实验一倒立摆

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大语言模型--数据

另外,来自patents.google.com的一些文本是自动生成的,因此可能存在系统性的错误:例如,用外国的官方语言(如日语)提交的专利将自动翻译成英语;也就是说,虽然OpenWebText并非OpenAI直接发布的WebText的副本,但它遵循了WebText的制作思路和方法,目的是尽可能地模拟和复现WebText的数据特性和结构。OpenWebText从Reddit提交的数据集中提取所有UR

#语言模型#人工智能#机器学习
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