Unity ML-Agents

前言   Unity ML-Agents1是一个类似于gym的一个3D强化学习仿真平台，你可以用它现成的环境来训练模型，也能通过其开发规范自己设计一个仿真环境用于训练。在使用它的时候，由于它不像gym一样有个方法可以自主选择是否渲染，而我在官方的资料中也没翻到如何设置为不渲染的模式，这样一来使用的时候必须显示图形化界面，而一些Linux服务器（尤其是那些只提供Jupyter Lab的服务器)可能并

本文基于我前面的文章Unity强化学习之ML-Agents的使用 参考Github链接：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents 参考文档：https://unity-technologies.github.io/ml-agents/ 在之前利用Unity3D中的ML-Agents插件训练出来的游戏AI中，我们只需要自己创建对应的环境，设定深度

新版本ML-Agents环境搭建备忘录 折腾了很久，遇到了各种坑，尤其是网上一些老旧教程，根本不适合目前的新版本，如果按照那些旧教程，是无法搭建目前新版本下的环境的。所以，通过近几天的努力，各种排查，各种解决，最终整理一下绝对靠谱、亲测有效的步骤： 去清华镜像下载最新的Anaconda，网上说要下载5.3版本，其实根本不是那么回事。我下载的是2020.11版本。一路安装即可。 管理员身份进入Pro

前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 最近为了开发需要，想着把老苹果笔记本换掉买一台新的苹果电脑，因为老电脑开发Unity实在是有点太卡了，入手前就知道新的苹果笔记本M1芯片可能存在很多坑，但多年的苹果系统使用已经让我再也提不起兴趣使用windows了，因为在使用windows虚拟机（工作需要）的时候往往安装个软件会有很多广告啥的。因此，我果断割肾买了台苹果笔记本，没想到这次入的坑有点深

import onnx import mlagents import onnxruntime as ort import numpy as np import time import torch import math import gym import tensorflow as tf from gym_unity.envs import UnityToGymWrapper from mlage

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。

机器学习原理

Python 有着海量的可用于数据分析、统计以及机器学习的库，这使得 Python 成为很多数据科学家所选择的语言。 下面我们列出了一些被广泛使用的机器学习及其他数据科学应用的 Python 包。 Scipy 技术栈 Scipy 技术栈由一大批在数据科学中被广泛使用的核心辅助包构成，可用于统计分析与数据可视化。由于其丰富的功能和简单易用的特性，这一技术栈已经被视作实现大多数数据科学应用的必备品了。

主要内容 前言 课程列表 推荐学习路线 数学基础初级 程序语言能力 机器学习课程初级 数学基础中级 机器学习课程中级 推荐书籍列表 机器学习专项领域学习 致谢 前言 我们要求把这些课程的所有Notes,Slides以及作者强烈推荐的论文看懂看明白，并完成所有的老师布置的习题，而推荐的书籍是不做要求的，如果有些书籍是需要看完的，我们会进行额外的说明。 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资

机器学习与人工智能学习笔记，包括机器学习、深度学习以及常用开源框架（Tensorflow、PyTorch）等。 机器学习算法 _图片来自scikit-learn_。 机器学习全景图 _图片来自http://www.shivonzilis.com/_。

机器学习与人工智能学习笔记，包括机器学习、深度学习以及常用开源框架（Tensorflow、PyTorch）等。

“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。集成学习就是利用了这样的思想，通过把多分类器组合在一起的方式，构建出一个强分类器；这些被组合的分类器被称为基分类器。事实上，随机森林就属于集成学习的范畴。通常，集成学习具有更强的泛化能力，大量弱分类器的存在降低了分类错误率，也对于数据的噪声有很好的包容性。

从sklearn加载流行数字数据集。数据集模块，并将其分配给可变数字。 分割数字。将数据分为两组，分别命名为X_train和X_test。还有，分割数字。目标分为两组Y_训练和Y_测试。 提示：使用sklearn中的训练测试分割方法。模型选择；将随机_状态设置为30；并进行分层抽样。使用默认参数，从X_序列集和Y_序列标签构建SVM分类器。将模型命名为svm_clf。 在测试数据集上评估模型的准确