增加Agent的探索能力是强化学习中经常遇到的问题，一种常用的方法是采用e-greedy的策略，即以e的概率采取随机的动作，以1-e的概率采取当前获得价值最大的动作...
在强化学习中，反馈稀疏是一个比较常见同时令人头疼的问题。因为我们大部分情况下都无法得到有效的反馈，模型难以得到有效的学习。为了解决反馈稀疏的问题，...
本文主要介绍一下numpy中的几个常用函数，包括hstack()、vstack()、stack()、concatenate()。1、concatenate()我们先来介绍最全能的concatenate()函数，后面...
本文将通过细节剖析以及代码相结合的方式，来一步步解析Attention is all you need这篇文章。这篇文章的下载地址为：https://arxiv.org/abs/1706.03762本文的...
一.由简单和通用的数据集开始1.data.gov( https://www.data.gov/ )这是美国政府公开数据的所在地，该站点包含了超过19万的数据点。这些数据集不同于气候、教...
现在社会的发展使得信息量日益增加，如何在庞大的数据中寻找对自己有用的数据成为必须要考虑的事情。数据挖掘 可以从庞大的数据库中提取隐藏的预测信息。...
假设您是一位收集研究数据的医学研究人员。您已收集了关于身患同一疾病的一组患者的数据。在治疗过程中，每位患者均对五种药物中的一种有明显反应。您的其中...
数据审核节点将首先全面检查用户导入到 IBM SPSS Modeler 的数据。在初始数据探究过程中经常会使用数据审核报告，该报告显示了摘要统计以及每个数据字段的直...
准备数据以进行分析是任何数据挖掘项目中最重要的步骤之一，可以说也是最耗时的步骤之一。自动数据准备 (ADP) 节点为您处理任务、分析数据并识...
通过"自动数值"节点，您可以为连续（数值范围）结果自动创建和比较不同的模型，例如预测某项财产的应征税值。借助于单独节点，可以估计和比较一组候选模型，...
通过CLEMENTINE的"自动分类器"节点，您可以为分类（例如某个指定客户是否可能拖欠贷款或者是否对特定的报价做出响应）或名义（集合）目标自动创建和比较多个...
这两天看了一下李宏毅老师的强化学习课程的前两讲，主要介绍了Policy Gradient算法和Proximal Policy Optimization算法，在此整理总结一下。视频地址：https:...
随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息...
数据分析提供支持决策过程的知识，并促进各个业务领域的活动。由于特殊性和个体挑战，每个领域不仅需要技术，还需要模型，场景，业务知识或运营和管理系统形...
作者：李宁 ：著《数据化运营：系统方法与实践案例》书籍，现于某知名外卖订餐平台担任数据专家，先后于艾瑞、携程从事数据相关工作。个人微信公众号：...
石晓文
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