动态规划（Dynamic Programming）是求解决策过程（decision process）最优化的数学方法。它的名字和动态没有关系，是Richard Bellman为了唬人而取的。 动态规划主要用于解决包含重叠子问题的最优化问题，其基本策略是将原问题分解为相似的子问题，通过求解并保存重复子 ...
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2017-11-29 17:02:18
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Decision Trees （DT）是用于分类和回归的非参数监督学习方法。 目标是创建一个模型，通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。 例如，在下面的例子中，决策树从数据中学习用一组if-then-else决策规则逼近正弦曲线。 树越深，决策规则越复杂，模型也越复杂。 决策树的 ...
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2017-11-27 00:10:48
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2017-11-24 23:45:03 语法树必须是一般树，这样它才能适应任意表达式。 可以不限制必须是代数表达式。可以根据语法用语法树来检查任何字符串的有效性。 因为程序语言有语法，所以编译程序使用语法树来检查程序的语法， 也用它来产生可执行代码。 ...
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2017-11-25 00:55:55
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一、数据仓库是什么，有什么用？ 数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making ...
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2017-11-10 18:50:27
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文章：Yoo S Y J C Y, Yun K, Choi J Y. Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning[C]//CVPR2017 错误1：Undefined function o ...
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Web程序 时间：
2017-11-10 15:20:12
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首先，对于动态规划，我来做一个简短的介绍，相信各位都看得懂。动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。先给一道最简单的例题（小学奥数水平）： 这就是一个模拟的动态规划法！ 好了，现在开始认识一下最简单的动 ...
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2017-11-07 00:17:04
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决策树（Decision Tree） 决策树是监督学习(supervised learning)的一种。 机器学习中分类和预测算法的评估： 1.准确率 2.速度 3.强壮型 4.可规模性 5.可解释性 什么是决策树？ 决策树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分 ...
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2017-11-04 23:32:46
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Eternity is not a distance, but a decision. 永恒不是一段距离，而是一种决定。 What can be called as eternity? Wealth definitely is not. Maybe thoughts and ideas can be ...
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2017-10-13 00:45:19
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决策树(decision tree) 是一种基本的分类与回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习 ...
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2017-10-07 19:43:10
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动态规划入门 什么是动态规划？ 动态规划(dynamic programming)是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用各阶段之间的关系，逐个求解，创立了解决这类过程优化问题的新方法——动态规划。 动态规划可以分为几类： 线性动规 ...
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2017-10-06 20:07:03
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