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机器学习算法原理与实践

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强化学习(十一) Prioritized Replay DQN

　　　　在强化学习（十）Double DQN (DDQN)中，我们讲到了DDQN使用两个Q网络，用当前Q网络计算最大Q值对应的动作，用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值，进而消除贪婪法带来的偏差。今天我们在DDQN的基础上，对经验回放部分的逻辑做优化。对应的算法是Prioritized Replay DQN。

刘建平Pinard

2018-10-22

9530

强化学习（十）Double DQN (DDQN)

　　　　在强化学习（九）Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中，我们讨论了Nature DQN的算法流程，它通过使用两个相同的神经网络，以解决数据样本和网络训练之前的相关性。但是还是有其他值得优化的点，文本就关注于Nature DQN的一个改进版本: Double DQN算法（以下简称DDQN）。

刘建平Pinard

2018-10-15

2.8K0

强化学习（八）价值函数的近似表示与Deep Q-Learning

　　　　在强化学习系列的前七篇里，我们主要讨论的都是规模比较小的强化学习问题求解算法。今天开始我们步入深度强化学习。这一篇关注于价值函数的近似表示和Deep Q-Learning算法。

刘建平Pinard

2018-10-11

1.2K0

强化学习（六）时序差分在线控制算法SARSA

　　　　在强化学习（五）用时序差分法（TD）求解中，我们讨论了用时序差分来求解强化学习预测问题的方法，但是对控制算法的求解过程没有深入，本文我们就对时序差分的在线控制算法SARSA做详细的讨论。

刘建平Pinard

2018-10-10

6980

强化学习（七）时序差分离线控制算法Q-Learning

　　　　在强化学习（六）时序差分在线控制算法SARSA中我们讨论了时序差分的在线控制算法SARSA，而另一类时序差分的离线控制算法还没有讨论，因此本文我们关注于时序差分离线控制算法，主要是经典的Q-Learning算法。

刘建平Pinard

2018-10-10

1K0

强化学习（五）用时序差分法（TD）求解

　　　　在强化学习（四）用蒙特卡罗法（MC）求解中，我们讲到了使用蒙特卡罗法来求解强化学习问题的方法，虽然蒙特卡罗法很灵活，不需要环境的状态转化概率模型，但是它需要所有的采样序列都是经历完整的状态序列。如果我们没有完整的状态序列，那么就无法使用蒙特卡罗法求解了。本文我们就来讨论可以不使用完整状态序列求解强化学习问题的方法：时序差分(Temporal-Difference, TD)。

刘建平Pinard

2018-08-30

1.1K0

强化学习（二）马尔科夫决策过程(MDP)

　　　　在强化学习（一）模型基础中，我们讲到了强化学习模型的8个基本要素。但是仅凭这些要素还是无法使用强化学习来帮助我们解决问题的, 在讲到模型训练前，模型的简化也很重要，这一篇主要就是讲如何利用马尔科夫决策过程(Markov Decision Process，以下简称MDP)来简化强化学习的建模。

刘建平Pinard

2018-08-14

1.1K0

强化学习（一）模型基础

　　　　从今天开始整理强化学习领域的知识，主要参考的资料是Sutton的强化学习书和UCL强化学习的课程。这个系列大概准备写10到20篇，希望写完后自己的强化学习碎片化知识可以得到融会贯通，也希望可以帮到更多的人，毕竟目前系统的讲解强化学习的中文资料不太多。

刘建平Pinard

2018-08-14

6780

Lasso回归算法：坐标轴下降法与最小角回归法小结

　　　　前面的文章对线性回归做了一个小结，文章在这：线性回归原理小结。里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍。提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归，以及线程回归的L1正则化-Lasso回归。但是对于Lasso回归的解法没有提及，本文是对该文的补充和扩展。以下都用矩阵法表示，如果对于矩阵分析不熟悉，推荐学习张贤达的《矩阵分析与应用》。

刘建平Pinard

2018-08-14

1.8K0

scikit-learn 和pandas 基于windows单机机器学习环境的搭建

　　　　很多朋友想学习机器学习，却苦于环境的搭建，这里给出windows上scikit-learn研究开发环境的搭建步骤。

刘建平Pinard

2018-08-14

4500

线性回归原理小结

　　　　线性回归可以说是机器学习中最基本的问题类型了，这里就对线性回归的原理和算法做一个小结。

刘建平Pinard

2018-08-14

4020

精确率与召回率，RoC曲线与PR曲线

　　　　在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢？

刘建平Pinard

2018-08-14

1.1K0

交叉验证(Cross Validation)原理小结

　　　　交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。　

刘建平Pinard

2018-08-14

7050

最小二乘法小结

　　　　最小二乘法是用来做函数拟合或者求函数极值的方法。在机器学习，尤其是回归模型中，经常可以看到最小二乘法的身影，这里就对我对最小二乘法的认知做一个小结。

刘建平Pinard

2018-08-14

6740

梯度下降（Gradient Descent）小结

　　　　在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。

刘建平Pinard

2018-08-14

2810

感知机原理小结

　　　　感知机可以说是最古老的分类方法之一了，在1957年就已经提出。今天看来它的分类模型在大多数时候泛化能力不强，但是它的原理却值得好好研究。因为研究透了感知机模型，学习支持向量机的话会降低不少难度。同时如果研究透了感知机模型，再学习神经网络，深度学习，也是一个很好的起点。这里对感知机的原理做一个小结。

刘建平Pinard

2018-08-14

4620

scikit-learn 逻辑回归类库使用小结

　　　　之前在逻辑回归原理小结这篇文章中，对逻辑回归的原理做了小结。这里接着对scikit-learn中逻辑回归类库的我的使用经验做一个总结。重点讲述调参中要注意的事项。

刘建平Pinard

2018-08-14

1K0

逻辑回归原理小结

　　　　逻辑回归是一个分类算法，它可以处理二元分类以及多元分类。虽然它名字里面有“回归”两个字，却不是一个回归算法。那为什么有“回归”这个误导性的词呢？个人认为，虽然逻辑回归是分类模型，但是它的原理里面却残留着回归模型的影子，本文对逻辑回归原理做一个总结。

刘建平Pinard

2018-08-14

6360

scikit-learn 线性回归算法库小结

　　　　scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库，这些类库都可以用来做线性回归分析，本文就对这些类库的使用做一个总结，重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景。

刘建平Pinard

2018-08-14

5110

用scikit-learn和pandas学习Ridge回归

　　　　本文将用一个例子来讲述怎么用scikit-learn和pandas来学习Ridge回归。

刘建平Pinard

2018-08-14

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