方差用于反应数据的离散程度，期望用于反应数据的聚合情况。协方差用于反映两个维度之间的数据偏离期望值的相关性，若同时偏离，即为正相关，数据上
文章目录1 遗传算法概述2 遗传算法2.1 找一个好的fitness方程2.2 DNA 编码2.3 代码实现3 配对句子4 旅行商问题5 Microbial Genetic Algorithm1 遗传算法概述电脑里的 DNA每个人都会有他独有的遗传信息比如 DNA, 种群的繁衍也就是这些 DNA 的传承, 所以遗传算法把握住了这一条定律. 我们就尝试着在电脑中用某些途径来代替这些生物形式的 DNA. 我们如果仔细看看这些 DNA, 就会发现, 他们其实是由一组组固定的结构构成, 如果你还没有忘记初高
文章目录1 什么是进化策略 (Evolution Strategy)2 简单实现2.1 和遗传算法的异同2.2 代码3 (1+1)-ES4 Natural Evolution Strategy1 什么是进化策略 (Evolution Strategy)爸妈的 DNA 不用再是 01 的这种形式, 我们可以用实数来代替, 咋一看, 觉得牛逼了起来, 因为我们抛开了二进制的转换问题, 从而能解决实际生活中的很多由实数组成的真实问题. 比如我有一个关于 x 的公式, 而这个公式中其他参数, 我都能用 DNA
文章目录1 什么是 Sarsa2 Sarsa 算法更新3 Sarsa 思维决策4 什么是 Sarsa(lambda)5 Sarsa-lambda1 什么是 Sarsa同样, 我们会经历正在写作业的状态 s1, 然后再挑选一个带来最大潜在奖励的动作 a2, 这样我们就到达了 继续写作业状态 s2, 而在这一步, 如果你用的是 Q learning, 你会观看一下在 s2 上选取哪一个动作会带来最大的奖励, 但是在真正要做决定时, 却不一定会选取到那个带来最大奖励的动作, Q-learning 在这一步只
文章目录1 什么是神经网络进化 (Neuro-Evolution)2 神经进化3 NEAT 监督学习1 什么是神经网络进化 (Neuro-Evolution)你大多数时候所见到的人工神经网络是一种计算机能理解的数学模型, 这个模型将观测到的信息通过类似电信号的方式正向传播, 获取深程度的理解, 然后输出自己的判断. 最后通过对比自己的判断和真是数据, 将误差反向传播, 更新自己的网络参数. 但是生物中的神经网络却没有这一套反向传播的系统, 它往往是只产生正向传播, 然后通过刺激产生新的神经联结, 用这
文章目录1 什么是 Q Leaning2 例子3 Q-learning 算法更新4 Q-learning 思维决策1 什么是 Q Leaning假设我们的行为准则已经学习好了, 现在我们处于状态s1, 我在写作业, 我有两个行为 a1, a2, 分别是看电视和写作业, 根据我的经验,
文章目录1 什么是 DQN2 DQN 算法更新 (Tensorflow)3 DQN 神经网络 (Tensorflow)4 DQN 思维决策 (Tensorflow)1 什么是 DQN我们使用表格来存储每一个状态 state, 和在这个 state 每个行为 action 所拥有的 Q 值. 而当今问题是在太复杂, 状态可以多到比天上的星星还多(比如下围棋)
文章目录onclick事件onmousedown事件文本输入框即选择域的内容变化事件onchangeJavaScript表单处理——radio单选钮JavaScript事件及处理onclick事件
二分查找：int erfen(int *a,int l,int r,int v){ //a为待查找数组，l为下界下标，r为上界下标，v为目标值 int mid; while(l<=r){ mid=l+r; mid/=2; ...
文章目录1 总线的基本概念2 总线的分类3 总线特性及性能指标4 总线结构5 总线
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