关键点1.强化学习的发展历程2.马尔可夫决策过程3.动态规划4.无模型预测学习5.无模型控制学习6.价值函数逼近7.策略梯度方法8.深度强化学习DQN算法系列9.深度策略梯度DDPG,PPO等第一天9:0012:0014:0017:00一、强化学习概述1.强化学习介绍2.强化学习与其它机器学习的不同3.强化学习发展历史4.强化学习典

ChatGPT3.5Turbo使用了一种叫做\"DREAM\"的技术，它能为文本语料库中的每个词生成具有向量表示的词嵌入，从而增强机器学习任务的精度。此外，ChatGPT3.5Turbo使用了多监督学习技术，这可以使模型学习更快，并在真实场景中取得更好的收敛效果。

学习RNN时原理理解起来不难，但是用TensorFlow去实现时被它各种数据的shape弄得晕头转向。现在就结合一个情感分析的案例来了解一下LSTM的操作流程。一、深度学习在自然语言处理中的应用自然语言处理是教会机器如何去处理或者读懂人类语言的系统，主要应用领域：对话系统聊天机器人（小冰）情感分析对一段文本进

第一周学习总结教材学习内容总结java的特点语法简单，面向对象，稳定，与平台无关，多线程，动态。平台是由操作系统和处理器（CPU）所构成，每个平台都会形成自己独特的机器指令，相同的CPU和不同的操作系统所形成的的平台的机器指令可能是不同的。引用视频中老师的一句话：“操作系统是硬件的第一层虚拟机

第一周学习总结教材学习内容总结java的特点语法简单，面向对象，稳定，与平台无关，多线程，动态。平台是由操作系统和处理器（CPU）所构成，每个平台都会形成自己独特的机器指令，相同的CPU和不同的操作系统所形成的的平台的机器指令可能是不同的。引用视频中老师的一句话：“操作系统是硬件的第一层虚拟机

!(https://img2020.cnblogs.com/other/1813797/202007/1813797202007102151043271030390499.jpg)​最近公司里有一些关于算法方面的工作，想到能学点有趣的新技术，于是毫不犹豫地参加了学习，机器学习，深度学习，离我们Java工程师到底远不远，说近不近，说远也不远，我们甚

sklearn中LogisticsRegression的coef\_和intercept\_的具体意义​使用sklearn库可以很方便的实现各种基本的机器学习算法，例如今天说的逻辑斯谛回归（LogisticR

虽然scikitlearn在机器学习领域很重要，但是很多人并不知道利用这个库中的一些强大的功能。本文将介绍scikitlearn中5个最有用的5个隐藏的瑰宝，充分利用这些秘密武器将有效提高你的机器学习处理的效率！1、数据集生成器Scikitlearn有很多数据集生成器，可以用来生成各种复杂度和维度的人工数据集。例如，ma