机器学习、深度学习、强化学习课程超级大列表！
今天推荐一个机器学习、深度学习、强化学习完整的线上资源。收获 star 7k！内容非常丰富，且都整合到了一个地方。使用起来非常方便。首先放上 GitHub 地址：https://github.com/kmario23/deep-learning-drizzle首先来看一下整体内容：深度学习概率图模型...
机器学习的强化学习是什么？
机器学习的强化学习是什么？
无需博士学位的机器学习到强化学习指南
我决定写一篇我盼望已久的文章，为那些总是想要了解机器学习的人收集最好的资源。无论你是程序员还是经理，每个人都是如此。让我们开始吧。 永远要记住:在机器学习的世界里，解决问题的方法从来不仅仅只有一种。总是有几种算法适合，你必须选择更适合的一种。当然，一切都可以通过神经网络来解决，但是谁来为所有这些GP...
《从机器学习到深度学习》笔记（3）强化学习
强化学习是对英文Reinforced Learning的中文翻译，它的另一个中文名称是“增强学习”。相对于有监督学习和无监督学习，强化学习是一个相对独特的分支；前两者偏向于对数据的静态分析，后者倾向于在动态环境中寻找合理的行为决策。 强化学习的行为主体是一个在某种环境中独立运行的Agent（可以理解...
一文读懂人工智能、机器学习、深度学习、强化学习的关系（必看）
人工智能是下一次工业革命的核心力量，它企图了解智能的实质，并以科技诠释人类的生活，目前最流行的深度学习技术占据着人工智能最新成果的核心领域，机器人开发、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等不断推陈出新，可以设想，未来由人工智能塑造的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。《国务院关于印发新一代人...
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（上）
本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。 评价行为：信用分配问题 如果我们知道每一步的最佳动作，我们可以像通常一样训练神经网络，通过最小化估计概率和目标概率之间的交叉熵。这只是通常的监督学习。然而，在强化学习中，智能体获得的指导的唯一途径是通过...
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（下）
本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。 时间差分学习与 Q 学习 具有离散动作的强化学习问题通常可以被建模为马尔可夫决策过程，但是智能体最初不知道转移概率是什么（它不知道T），并且它不知道奖励会是什么（它不知道R）。它必须经历每一个状态和每一...
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（下）
时间差分学习与 Q 学习 具有离散动作的强化学习问题通常可以被建模为马尔可夫决策过程，但是智能体最初不知道转移概率是什么（它不知道T），并且它不知道奖励会是什么（它不知道R）。它必须经历每一个状态和每一次转变并且至少知道一次奖励，并且如果要对转移概率进行合理的估计，就必须经历多次。 时间差分学习（T...
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第16章 强化学习（中）
评价行为：信用分配问题 如果我们知道每一步的最佳动作，我们可以像通常一样训练神经网络，通过最小化估计概率和目标概率之间的交叉熵。这只是通常的监督学习。然而，在强化学习中，智能体获得的指导的唯一途径是通过奖励，奖励通常是稀疏的和延迟的。例如，如果智能体在 100 个步骤内设法平衡杆，它怎么知道它采取的...
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第16章 强化学习
第16章 强化学习 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@friedhelm739 校对：@飞龙 强化学习（RL）如今是机器学习的一大令人激动的领域，当然之前也是。自从 1950 年被发明出来后，它在这些年产生了一些有趣的应用，尤其是在...
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