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智能算法

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为什么说强化学习是针对优化数据的监督学习？

强化学习监督学习编程算法学习方法

强化学习（RL）可以从两个不同的视角来看待：优化和动态规划。其中，诸如REINFORCE等通过计算不可微目标期望函数的梯度进行优化的算法被归类为优化视角，而时序差分学习（TD-Learning）或Q-Learning等则是动态规划类算法。

2021-02-23

1K0

深度学习算法(第31期)----变分自编码器及其实现

监督学习深度学习无监督学习

深度学习算法(第30期)----降噪自编码器和稀疏自编码器及其实现今天我们一起学一下变分自编码器及其实现方面的知识。

2019-10-17

7530

决策树算法之----C4.5

决策树编程算法机器学习数据挖掘监督学习

1. C4.5算法简介 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的。ID3算法用来构造决策树。决策树是一种类似流程图的树结构，其中每个内部节点（非树叶节点）表示在一个属性上的测试，每个分枝代

2018-04-03

1.3K0

数据异常到底该如何检测？（二）

编程算法监督学习

有了之前的铺垫和理论，本文就用一些现实中的实际数据进行一些具体的算法的应用。数据为网络访问日志文件，主要选择了单位时间内的访问请求次数与单位访问中的动作数作为二维特征，并且便于可视化的显示，下面分别进

2018-04-02

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Learning to Rank 小结

一、学习排序（Learning to Rank） LTR（Learning torank）学习排序是一种监督学习（SupervisedLearning）的排序方法。LTR已经被广泛应用到文本挖掘的很多领域，比如IR中排序返回的文档，推荐系统中的候选产品、用户排序，机器翻译中排序候选翻译结果等等。IR领域传统的排序方法一般通过构造相关度函数，然后按照相关度进行排序。影响相关度的因素很多，比如上面提到的tf，idf，dl等。有很多经典的模型来完成这一任务，比如VSM，Boolean model，概率

2018-04-02

1.2K0

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