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TensorFlow强化学习入门(0)——Q-Learning的查找表实现和神经网络实现

在我这系列的强化学习教程中,我们将探索强化学习大家族中的Q-Learning算法,它和我们后面的教程(1-3)中基于策略的算法有一些差异。在本节中,我们先放下复...

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TensorFlow强化学习入门(1)——双臂赌博机

强化学习不仅仅赋予了我们教会人工agent如何行动的能力,还使得agent可以通过我们提供的交互式环境进行学习。通过结合深度神经网络习得的复杂表示和RL age...

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使用TensorFlow实现股票价格预测深度学习模型

Sebastian Heinz. A simple deep learning model for stock price prediction using T...

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如何用Python将时间序列转换为监督学习问题

像深度学习这样的机器学习方法可以用于时间序列预测。

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用Python从零开始构建反向传播算法

在本教程中,你将探索如何使用Python从零开始构建反向传播算法。

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单单知道分类正确率是不够的,你可以使用更多的性能评估指标

当你为某个分类问题建立了一个模型时,一般来说你会关注该模型的所有预测结果中正确预测的占比情况。这个性能指标就是分类正确率。

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周期序预测列问题中的朴素模型——周期跟随模型(Seasonal Persistence)

在处理时间序列问题时,人们通常使用跟随算法(将前一个时间单位的观测值作为当前时间的预测值)预测的结果作为预测性能的基准。

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机器学习的Boosting技术(以AdaBoost为例)

Boosting(提升,提高)是一种集成技术,它通过综合多个弱分类器来获得一个强的分类器。

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Kubernetes的服务网格(第1部分):获取关键的服务指标

看到这个标题,你可能会问:什么是服务网格?在云服务广泛应用的现在又如何应用?马上我们就会在本文中将向您展示如何在Kubernetes上使用linkerd作为服务...

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如何偷懒地用 PHP 搭建一个班级网站

一名网站开发的萌新,在大一上半学期,就想做一个我们班级专属的网站,方便同学们(方便我这个学委偷懒)。下面放出我的网站信息架构、技术组合和从一个小白成长到现在一个...

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