最新发布第4页
排序
基于价值的深度强化学习(DQN)
1 DQN介绍 要理解DQN,我们首先需要理解Q值。Q值是一个函数,Q(s, a)表示在状态s下执行动作a可以得到的预期奖励。直观上讲,Q值告诉智能体哪些动作在长期来看更有利。 Q学习的目标是找到最优的Q...
Python:文件的操作
Python的os库主要用于与操作系统进行交互,它提供了多种功能,使得在Python程序中处理操作系统级任务变得容易。这里是一些常用功能的概览: 文件和目录操作:创建、删除、修改文件和目录,以及...
Cycle-Consistent Adversarial Networks(CycleGAN)
引言 CycleGAN是一个革命性的技术,它在图像处理和计算机视觉领域开辟了新的可能性,尤其是在图像到图像的转换任务中。这项技术能够在没有成对示例的情况下,将一种风格的图像转换成另一种风格...
股票价格预测与时间序列分析
项目背景 在现代金融市场中,股票价格的预测是一个关键性的问题。投资者、交易员和金融机构都试图通过分析历史股票价格和相关因素来预测未来的价格趋势。这个项目旨在利用时间序列分析的方法,...
统计量和抽样分布
统计量 在数理统计学中,把研究对象的全体所构成的集合称为总体或母体,而把组成总体的每一个元素称为个体。在实际中,总体的分布往往不可得,因此统计学基本可以看作是用样本来推测总体分布情...
聚类算法之层次聚类 (Hierarchical Clustering)
层次聚类是一种非常独特和强大的聚类方法,与众多其他的聚类技术相比,它不仅为数据集提供了一个划分,还给出了一个层次结构,这在某些应用中是非常有价值的。在生物信息学、社会网络分析、市场...
聚类算法之DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
DBSCAN是在1990年代后期推出的一种聚类方法,它迅速成为基于密度的聚类技术中最受欢迎和广泛使用的算法之一。与传统的聚类方法如K-means不同,DBSCAN的主要优势在于其能够识别出任意形状的聚类...
重拾微分
微分(differential)和导数(derivative)都与函数的变化率有关,它们是两个相关但不完全相同的概念。首先一起深入了解这两者的定义和区别。 导数 导数描述了一个函数在某一点上的切线斜率。如...
相关性分析
相关性分析 在函数关系(FunctionalRelationship)中,一个变量完全由另一个变量决定。例如,给定一个方程\(y=2x+3\) ,对于每一个\(x\) 的值, \(y\) 只有一个确定的值。这种关系可以是线性的、...
逻辑回归算法
逻辑回归算法解读 基本原理: 有了之前线性回归的学习,我们学习逻辑回归是非常简单的,核心就是通过sigmoid函数将线性回归的输出映射到(0,1)区间,表示为概率。简单来说,逻辑回归模型的输出是...