?[TOC] ML Agents（六）Tennis 喜欢的童靴希望大家多多点赞收藏哦~ 这次Tennis示例研究费了我不少劲，倒不是因为示例的难度有多大，而重点是这个示例的训练过程中遇到了许多问题值得记录下来，其次这个训练是一个 对抗训练 ，也是比较有意思的示例。 一、Tennis介绍 首先来看看效 ...
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2020-04-11 18:23:09
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这是一篇翻译，原文是How to Be a Successful PhD Student (in Computer Science (in NLP/ML))http://people.cs.umass.edu/~wallach/how_to_be_a_successful_phd_student.p ...
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2020-04-08 12:20:00
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" POJ 3169 题目链接 " 思路 知道差分约束的都知道，这是一道线性差分约束裸题 对于ml的数据我们有，dis[y] dis[x] y，value = w 对于md的数据我们有，dis[y] dis[x] = w，变形dis[x] dis[y] x，value = 1 由于题目有限制条件，两 ...
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2020-04-07 18:21:35
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?[TOC] ML Agents（五）GridWorld GridWorld这个例子比较有意思，它还是运用了Reinforcement Learning来进行学习的，不同的是它运用了视觉观察值（Visual Observations）来训练agent。 如上图所示，Agent就是蓝色的方块，每次它可 ...
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2020-04-05 22:30:04
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学习目标 sklearn中的Pipeline 偏差与方差 模型正则化之L1正则、L2正则 一、sklearn中的Pipeline 研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法，称为多项式回归（Polynomial Regression）。多项式回归是线性回归模型的一种，其回归函数关于回归系 ...
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2020-04-05 13:35:04
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环境说明： 1、配置本地源 2、主机IP为192.168.1.5 [root@ml ~]# yum -y install vsftpd #安装服务 [root@ml ~]# cd /etc/vsftpd/ [root@ml vsftpd]# cp vsftpd.conf vsftpd.conf.ba ...
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2020-04-04 20:24:28
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在spark ml pipeline的特征提取和转换阶段，有一种transformer可以将机器学习训练数据中常见的字符串列（例如表示各种分类）转换为数值索引列，以便于计算机处理。它就是StringIndexer。它支持的索引范围为[0, numLabels)（不支持的会编码为numLabels）， ...
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2020-04-04 09:34:33
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最近（以及预感接下来的一年）会读很多很多的paper......不如开个帖子记录一下读paper心得 SysML相关的文章很多来源于上学期的8980课。有些和具体field（比如DB/architecture/...）相关的就放到各个field的分类里啦，这里放一些不好分类的 Class Blog ...
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2020-04-02 01:00:59
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交叉熵（Cross-Entropy） 交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。 1.什么是信息量？ 假设X的信息量为：I(x0)=?log(p(x0))时，熵将等于0，也就是说该事件的发生不会导致任何信息量的增加。举个例子，小明平时不爱学习，考试经常不及格， ...
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2020-03-31 14:11:35
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? ML Agents（四）3DBall补充の引入泛化 前两天大概研究完3DBall示例，里面的初始化中运用了如下代码： 这里面的 m_ResetParams 参数初始化让我没明白到底是干啥用的，今天翻官方文档才发现这里参数的意义，简单来讲其实这里是为了训练出可以适应环境改变的Agent（按官方文档 ...
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2020-03-31 01:20:23
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