摘要：
１．数据规整化： 将数据规整到［０，１］间： arr = ( arr - arr.min() ) / ( arr.max() - arr.min() ) 将数据规整到［－１，１］间： arr = ( ( arr - arr.min() ) / ( arr.max() - arr.min() ) ) 阅读全文
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我的ｕｂｕｎｔｕ１８同时有python3.6和python2.7两个python版本，所以用起来有python &pip 和python3&pip3两个存在导致很不舒服，因为python2.7的存在只是为了给某应用提供background支持，我就把python2.7命令覆盖了． sudo upda 阅读全文
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pip从pypi下载第三方库存在网络问题，下载慢，超时，可以通过换源解决： 阿里镜像源是所有镜像源中最高效的，我们采用阿里镜像源． １．从ｐｉｐ配置中修改下载源：（一劳永逸的方法） 将文件 ～/.pip/pip.conf 文件添加或修改： [global] index-url = https://m 阅读全文
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——import matplotlib.pyplot as plt 官方手册 https://matplotlib.org/tutorials/introductory/pyplot.html ——import seaborn as sns 官方手册http://seaborn.pydata.org 阅读全文
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在过去，使用一个表格来存储V(s)或Q(s,a) 如果已知完整MDP，V(s)，也就是有完整模型，也有状态转移概率矩阵，那DP求状态价值期望解贝尔曼最优方程就🆗了 如果MDP不完整，Q(s,a)，没有状态转移概率矩阵，这是大多数情况，那么我们使用采样法来做policy-evaluation，有MC 阅读全文
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前面介绍了三种采样求均值的算法 ——MC ——TD ——TD(lamda) 下面我们基于这几种方法来 迭代优化agent 传统的强化学习算法 || ν ν 已经知道完整MDP——使用价值函数V（s） 没有给出完整MDP——使用价值函数Q（s，a） 可见我们的目标就是确定下来最优策略和最优价值函数 | 阅读全文
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一、Intro Prediction只是评估给定策略的表现，直白的说它是找 “在环境ENV下，AGENT按照给定的策略pai，AGENT的价值函数”。 这篇blog只介绍三种计算方法，没有涉及到 “求取ENV下的最优AGENT”！ 对于事先已经给出了ENV，也就是说我们有完整的MDP，知道所有的st 阅读全文
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一.MDP / NFA ：马尔可夫模型和不确定型有限状态机的不同 状态自动机：https://www.cnblogs.com/AndyEvans/p/10240790.html MDP和NFA唯一相似的地方就是它们都有状态转移，抛掉这一点两者就八竿子打不着了。 二.MP -> MRP -> MDP 阅读全文
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1.圆排列和项链排列 我记得上高中的时候，做题的时候就遇到过圆形排列组合的题，我们高中不学圆排列和项链排列，当时也不敢问这是怎么回事，老师讲课的时候就照本宣章，我们就按照套路解题。 圆排列问题最早出现在中国《易经》的四象八卦组合。“四象”就是每次取两个爻的排列，“八卦”是每次取三个爻的排列。“求八卦 阅读全文
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1.排列(permutation)： 从n个不同的元素中，取出r个不重复的元素，按次序排列，称为从n个中取r个的无重排列。 排列的个数用P(n,r)表示或Prn n>=r //高中的时候教材教我们Arn ，跟这里的一样。 P(n,r) = n!/r! 排列的基本问题是“n个不同球放r个不同盒”问题。 阅读全文
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分类——>加法法则 分步——>乘法法则 加法法则： 设事件A有m种产生方式，事件B有n种产生方式 ——> 那么事件A或B总共有m+n种产生方式。 若|A|=m，|B|=n，A∩B=∅ ——> 则|AUB|=m+n 乘法法则： 设事件A有m种产生方式，事件B有n种产生方式 ——> 那么事件A与B总共有 阅读全文
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现在是2020年2月9号。开始跟清华马昱春老师的“组合数学”课程。https://next.xuetangx.com/course/THU08091000450/1511794 数学的发展史，从16世纪的初等数学，到以高等数学和线性代数为代表的分析数学，直至数论集合论等出现后的现代数学，分别对应了我 阅读全文
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我们小时候都玩过数独，数独就是以幻方为基础的游戏。 行/列的整数和为该幻方的幻和。 我们用s表示幻和。 对于一个n阶的幻方，幻和 s = n*(n*n+1) /2 容易证明，二级幻方不存在。 三十多年前，有人已证明：n>=3阶的幻方都是存在的。 循环轮回法构造三阶幻方的模拟：（c语言） #inclu 阅读全文
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——Xshell ——VS code ——IDM ——7zip ——Git ——google chrome ——MS Office四件套 ——typra 阅读全文