Публикации по теме 'markov-chains'
Обучение с подкреплением для начинающих
Как новичок, когда я начал погружаться в RL, мне потребовалось некоторое время, чтобы понять, что происходит под капотом, поскольку это, как правило, отличается от традиционных методов машинного обучения. Этот пост поможет вам понять компоненты алгоритма RL и то, как мы можем использовать их для решения проблемы RL.
Проблема RL состоит из агента и среды . У агента есть набор действий на выбор. Агент взаимодействует со средой, выбирая действия. Разработанная среда должна..
Раскрытие силы предсказания: понимание цепей Маркова и их реальных приложений.
Цепи Маркова — это математические модели, используемые для представления последовательности событий в широком диапазоне приложений, включая финансовое моделирование, прогнозирование погоды и онлайн-рекламу.
Любой процесс моделирования, рассматриваемый как цепь Маркова, должен удовлетворять свойству Маркова. Свойство указывает, что вероятность будущих событий зависит только от текущего состояния, а не от каких-либо прошлых состояний. Система, представленная этим свойством, без памяти..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..