《强化学习》专题

问题内容： 我希望学习如何将MVC架构应用于我的Java项目。主要是我在Swing中的工作。现在，除了我在这里找到的两个代码之外，没有简单的解释或示例如何使用MVC编写正确的代码： http://leepoint.net/notes-java/GUI/structure/40mvc.html http://www.oracle.com/technetwork/articles/javase/mvc

==和equals() String，StringBuffer，StringBuilder区别? 常见集合有哪些？ 集合怎么保证有序性？ 实习项目具体讲一讲? 实习项目碰到什么问题？ 实习中遇到最大的数据量一天有多少？ 大数据量是怎样进行优化的? Redis缓存雪崩...... 聊天:......面试官给我说学习通这边随便一天就是几百万数据(一个模块)。 实习中有没有涉及并发的考虑? 挑了一个简历

Redux 文档旨在教授 Redux 的基本概念，并解释在实际应用程序中使用的关键概念。但是，文档无法涵盖所有内容。令人高兴的是，还有许多其他很好的资源可用于学习 Redux。我们鼓励你仔细查看一下。 其中许多内容涵盖了超出文档范围的主题 , 或以可能更适合您学习方式的方法阐述相同的内容。 此页面包含我们对可用于学习 Redux 的一些最佳外部资源的建议。有关 React，Redux，Javasc

项目学习 Linux Go Docker Run GoByExample

注： 内容翻译自 Glossary 这份文档定义etcd文档，命令行和源代码中使用的多个术语。 Node / 节点 Node/节点是raft状态机的一个实例。 它有唯一标识，并内部记录其他节点的发展，如果它是leader。 Member / 成员 Member/成员是etcd的一个实例。它承载一个node/节点，并为client/客户端提供服务。 Cluster / 集群 Cluster/集群由多

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。

学习如何将 Materialize 快速应用到你的网站中。 下载 Materialize 来源于两种不同的形式。你可以根据自己的喜好与经验来选择你喜欢的版本。 一开始使用 Materialize，你必须从下面选择一个去下载。 Materialize 这是标准版本，包含压缩过的和没有压缩过的 css 和 javascript 文件。 选择这个不需要任何设置，只要引入文件。如果你不熟悉 Sass 就选

主要内容 课程列表 专项课程学习 辅助课程 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 卷积神经网络视觉识别 Stanford 暂无 链接 神经网络 Tweet 暂无 链接 深度学习用于自然语言处理 Stanford 暂无 链接 自然语言处理 Speech and Language Processing 链接 专项课程学习 下述的课程都是公认的最好的在线学习资料，侧重点不同，但推

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

从下图，我们可以对集成学习的思想做一个概括。对于训练集数据，我们通过训练若干个个体学习器，通过一定的结合策略，就可以最终形成一个强学习器，以达到博采众长的目的。 也就是说，集成学习有两个主要的问题需要解决，第一是如何得到若干个个体学习器，第二是如何选择一种结合策略，将这些个体学习器集合成一个强学习器。 2. 集成学习之个体学习器 上一节我们讲到，集成学习的第一个问题就是如何得到若干个个体学习器。这

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集成学习基本问题 集成学习的核心是将多个 集成学习的基本思想 结合多个学习器组合成一个性能更好的学习器 集成学习为什么有效？ 不同的模型通常会在测试集上产生不同的误差；如果成员的误差是独立的，集成模型将显著地比其成员表现更好。 集成学习的基本策略 Boosting 方法 基于串行策略：基学习器之间存在依赖关系，新的学习器需要根据上一个学习器生成。 基本思路： 先从初始训练集训练一个基学习器；初始训

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Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程，介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN，链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code

集成学习（ensemble learning）的主要思想是利用一定的手段学习出多个分类器，然后将多个分类器进行组合预测。核心思想就是如何训练处多个弱分类器以及如何将这些弱分类器进行组合。若集成中只包含同种类型的个体学习器，则这样的集成是“同质”的，其个体学习器称为“基学习器”。若包含的是不同类型的个体学习器，则称为“异质”，其基学习器称为“组件学习器”。 集成学习通过将多个学习器进行结合，常可获得