深度强化学习模型(DRL)在游戏上面的应用

#头条创作挑战赛#深度强化学习模型（DRL）是一种结合了深度学习和强化学习的方法。它通过使用深度神经网络作为函数逼近器，可以处理高维、非线性的状态空间，并且能够学习到环境中的长期奖励结构。...

支持向量机(SVM)说明及示例（支持向量机有哪些优缺点）

支持向量机（SVM）可以解决支持分类和回归问题，这两个问题的解决都是通过构造函数h来实现的，该函数将输入向量x与输出y进行匹配：y=h（x）优缺点优点：该算法可以基于内核对线性和非线性问题的极限...

【Python数据分析系列】全面梳理数组维度转化和堆叠操作(案例)

这是...

图像去噪的自动编码器（图像去噪算法代码）

引言...

5个有趣的Python脚本（python脚本例子）

Python可以玩的方向有很多，比如爬虫、预测分析、GUI、自动化、图像处理、可视化等等，可能只需要十几行代码就能实现酷炫的功能。...

双十一刚过你的手还好吗?这些Colab技巧帮你愉快薅谷歌羊毛

机器之心编辑部这篇文章教你如何使用GoogleColab，更好地利用免费资源。GoogleColab是一个免费的Jupyter环境，用户可以用它创建Jupyternotebook，在浏...

【Python时序预测系列】一文搞明白时序数据输入到LSTM模型的格式

这是我的第276篇...

机器学习:自编码器概述及实验（自编码器的优点）

在今天的文章中，我想简单介绍一下一种名为自编码器的神经网络架构类型。这篇文章的目标是机器学习的初学者，他们希望对自编码器有一些基本的了解，以及为什么它们如此有用。上下文自编码器的结构是接受输入，将该输...

python中shape和reshape的区别（python中reshape函数的用法）

shape是查看数据有多少行多少列reshape()是数组array中的方法，作用是将数据重新组织...

利用深度学习进行时间序列预测（用时间序列做预测）

介绍长期以来，我听说时间序列问题只能用统计方法(AR[1]，AM[2]，ARMA[3]，ARIMA[4])。这些技术通常被数学家使用，他们试图不断改进这些技术来约束平稳和非平稳的时间序列。几个月前，我...