10 2021 档案
摘要：注：本文是对使用Python进行数据处理时常用的函数进行总结。 array的一些简单用法（再也不想用一次查一次了） 排序及索引 import numpy as np a = np.arange(100) b = sorted(a) a.sort() # 上述b是对a排序之后的新数组，a对象直接调用s
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摘要：本节是在画图过程中不断【百度】得到的经验汇总，主要是为了自己以后少查几次-_- subplot 和 bar 该函数主要是用来划分画布块的，一般想要在一个页面中画多幅图时使用。 具体使用步骤如下： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np p
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摘要：
注：本节内容是对Sutton的《Reinforcement Learning：An Introduction》第八章的理解整理~ 这里是第九、十、十一节 启发式搜索 启发式搜索是在搜索过程中加入别的表征量，帮助搜索更加快捷准确，不需要像之前一样全部遍历。 在启发式搜索中，对于每个遇到的状态，都建立一
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注：本节内容是对Sutton的《Reinforcement Learning：An Introduction》第八章的理解整理~ 这里是第九、十、十一节 启发式搜索 启发式搜索是在搜索过程中加入别的表征量，帮助搜索更加快捷准确，不需要像之前一样全部遍历。 在启发式搜索中，对于每个遇到的状态，都建立一
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摘要：
注：本节内容是对Sutton的《Reinforcement Learning：An Introduction》第八章的理解整理~ 这里是第八节 我们在之前提过，规划用通俗的语言来解释就是分析已有的东西，做出在当前条件下最好的选择。然后根据这一尝试继续去分析找到好的策略和动作去执行。 后台规划是一直在
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注：本节内容是对Sutton的《Reinforcement Learning：An Introduction》第八章的理解整理~ 这里是第八节 我们在之前提过，规划用通俗的语言来解释就是分析已有的东西，做出在当前条件下最好的选择。然后根据这一尝试继续去分析找到好的策略和动作去执行。 后台规划是一直在
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摘要：注：本节内容是对Sutton的《Reinforcement Learning：An Introduction》第八章的理解整理~ 这里是第七节 本节介绍的是轨迹采样的一个特例 实时动态规划 实时动态规划（real-time dynamic programming, RTDP）是动态规划（Dynami
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摘要：注：本节内容是对Sutton的《Reinforcement Learning：An Introduction》第八章的理解整理~ 这里是第六节 第五节主要阐述了两种状态更新过程的优缺点对比，本节主要介绍两种分布式更新过程的算力分配方法：即着重更新哪些状态 一种方法是基于动态规划的经典方法：遍历整个状
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摘要：注：本节内容是对Sutton的《Reinforcement Learning：An Introduction》第八章的理解整理~ 这里是第四、五节 在这一章的脉络中，首先将有模型和无模型的方法联系起来，平衡了真实经验和模拟经验，给出了使用表格型方法求解的基本模型，对环境进行统一。然后讨论了环境发生变
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