《深度学习》专题

1. 浏览器选择 所有章节中的例子都基于 Chrome 浏览器环境。 推荐读者也使用 Chrome 进行调试学习，保证所有案例效果统一。 同时 Chrome 也是所有主流浏览器中支持 JavaScript 特性较多的、速度相对较快的浏览器。 获取Chrome浏览器 Chrome 浏览器 2. 开发工具 开发工具一般会分为两种，一种为 IDE (Integrated Development Envi

TensorBoard 涉及到的运算，通常是在训练庞大的深度神经网络中出现的复杂而又难以理解的运算。 为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化，我们发布了一套叫做 TensorBoard 的可视化工具。你可以用 TensorBoard 来展现你的 TensorFlow 图像，绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。 当 TensorBoard 设置完成后，它应该是这样子的： 数据序列

Temporal-difference (TD) learning可以说是增强学习的中心，它集成了蒙特卡洛思想和动态编程（dynamic programming, DP）思想，像蒙特卡洛方法一样，TD 方法不需要环境的动态模型，直接从经验经历中学习，像 DP 方法一样，TD 方法不需要等到最终的 outcome 才更新模型，它可以基于其他估计值来更新估计值。 1、TD Prediction TD

强化学习（RL）如今是机器学习的一大令人激动的领域，也是最老的领域之一。自从 1950 年被发明出来后，它被用于一些有趣的应用，尤其是在游戏（例如 TD-Gammon，一个西洋双陆棋程序）和机器控制领域，但是从未弄出什么大新闻。直到 2013 年一个革命性的发展：来自英国的研究者发起了 Deepmind 项目，这个项目可以学习去玩任何从头开始的 Atari 游戏，在多数游戏中，比人类玩的还好，它仅

强化学习（RL）如今是机器学习的一大令人激动的领域，当然之前也是。自从 1950 年被发明出来后，它在这些年产生了一些有趣的应用，尤其是在游戏（例如 TD-Gammon，一个西洋双陆棋程序）和及其控制领域，但是从未弄出什么大新闻。直到 2013 年一个革命性的发展：来自英国的研究者发起了一项 Deepmind 项目，这个项目可以学习去玩任何从头开始的 Atari 游戏，甚至多数比人类玩的还要好，它

我们在查看vue-js的文档的时候，会发现它跟我们真正使用的项目的代码完全不一样。 例如，vuejs的官方文档的讲解，都是这样： （完全是把所有代码都写在了js中） var Child = { template: ' A custom component! ' } new Vue({ // ... components: { // 将只在父模板可用 'my-compo

Index 基本遵从《统计学习方法》一书中的符号表示。 除特别说明，默认w为行向量，x为列向量，以避免在wx 中使用转置符号；但有些公式为了更清晰区分向量与标量，依然会使用^T的上标，注意区分。 输入实例x的特征向量记为： 注意：x_i 和 x^(i) 含义不同，前者表示训练集中第 i 个实例，后者表示特征向量中的第 i 个分量；因此，通常记训练集为： 特征向量用小n表示维数，训练集用大N表示个数

Reference CS229 课程讲义（中文） - Kivy-CN - GitHub 超参数选择 Grid Search 网格搜索 在高维空间中对一定区域进行遍历 Random Search 在高维空间中随机选择若干超参数 相关库（未使用） Hyperopt 用于超参数优化的 Python 库，其内部使用 Parzen 估计器的树来预测哪组超参数可能会得到好的结果。 GitHub - https

偏差与方差 《机器学习》 2.5 偏差与方差 - 周志华 偏差与方差分别是用于衡量一个模型泛化误差的两个方面； 模型的偏差，指的是模型预测的期望值与真实值之间的差； 模型的方差，指的是模型预测的期望值与预测值之间的差平方和； 在监督学习中，模型的泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和。 偏差用于描述模型的拟合能力； 方差用于描述模型的稳定性。 导致偏差和方差的原因 偏差通常是由于我们对学习算法做了错

机器学习 概述 机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及

机器学习是人工智能的一个分支，它是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。机器学习的精确定义为： It’s a computer program learning from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T as measur

Visual C++提供了一个名为Enroll的例子来作为学习MFC数据库编程的教程．Enroll分为四步，本节的任务就是指导读者完成前三步的Enroll例程，并对其进行较彻底的剖析．通过学习这三步例程，读者将掌握用AppWizard和ClassWizard创建MFC数据库应用程序的方法． 在开始学习Enroll例程时，读者也许会感到用AppWizard创建数据库应用很容易，似乎不用学习前面几节的

操控浏览器的能力 广泛的使用领域 易学性 强大的性能 开放性 社区支持 每当我开始阅读一本很厚的书，总是先问自己，它值得我这样做吗？ 读完一本书，就像完成一段旅程。有些旅程会让你终身回忆，而另一些旅程让你后悔不迭，不应该将宝贵的生命浪费在它之上。 所以我想，在读者开始阅读这本教程之前，我最好也谈谈为什么要学JavaScript，它有什么用？一方面，我不希望有人因为读了我的书而后悔；另一方面，这本教

在本章中，您将详细了解使用Python在AI中强化学习的概念。 强化学习的基础知识 这种类型的学习用于基于评论者信息来加强或加强网络。 也就是说，在强化学习下训练的网络从环境中接收一些反馈。 然而，反馈是有评价性的，而不是像监督学习那样具有指导性。 基于该反馈，网络执行权重的调整以在将来获得更好的批评信息。 这种学习过程类似于监督学习，但我们的信息可能非常少。 下图给出了强化学习的方框图 - 构建

以下服务属于“应用服务”部分 - 亚马逊CloudSearch 亚马逊简单队列服务（SQS） 亚马逊简单通知服务（SNS） 亚马逊简单电子邮件服务（SES） 亚马逊SWF 在本章中，我们将讨论Amazon SWF。 Amazon Simple Workflow Service (SWF)是一种基于任务的API，可以轻松协调跨分布式应用程序组件的工作。 它提供了一种编程模型和基础结构，用于协调分布式