《机器学习算法面试》专题

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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

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

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除了agent和环境之外，强化学习的要素还包括策略(Policy)、奖励(reward signal)、值函数(value function)、环境模型(model)，下面对这几种要素进行说明： 策略(Policy) ，策略就是一个从当环境状态到行为的映射； 奖励(reward signal) ，奖励是agent执行一次行为获得的反馈，强化学习系统的目标是最大化累积的奖励，在不同状态下执行同一个行

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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迁移学习（Transfer learning）顾名思义就是就是把已学训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练数据集。 经典论文: Progressive Neural Networks