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强化学习DQN算法
DQN概述DQN简述DQN算法主要的算法流程是将神经网络与Q-learning算法结合。利用神经网络强大的表征能力，将高维的输入数据作为强化学习中的state，作为神经网络模型(Agent)的输入; 随后神经网络模型输出每个动作对应的价值(Q值),得到将要执行的动作。强化学习的目标是通过学习从而获得最大的奖励。接下来将分成神经网络近似价值函数、求解价值网络以及DQN算法效果3个方面简要概述1. 神
机器学习(西瓜书)——读书笔记
第一章 绪论第一章主要介绍了机器学习的一些基本的概念，讲到了一些基本术语和相关的发展历程和应用的现状1.基本术语示例/样本：数据集的每条关于一个事件或者对象的描述属性/特征：反应事件在某方面的表现或性质的事项属性值：属性的取值属性空间/样本空间：属性张成的空间维数：数据集中每个示例由d个属性描述，d称为维数标记：训练样本中的结果样例(example)：用药后标记信息的示例学习任务分类预测的值是离散
到底了