摘要：Python可以使用pickle做序列化： 序列化示例： 反序列化 阅读全文

摘要：项目介绍 这是优达学院机器学习课程的第4个实习项目，需要训练智能出租车学习交通规则，然后安全可靠地到达目的地。项目通过循序渐进的方式展开，从熟悉基本的领域知识开始，再以随机动作来直观感受智能车的状态，也是在这一步，让初学者有了心潮澎湃的感觉，“车终于动了！”，是的，从0开始一路走来，以游戏闯关的方式 阅读全文

摘要：表示方法 一个基本马尔可夫决策过程由一个四元组构成M = (S, A, Psa, 𝑅)，和马可夫链不同，马可夫决策过程考虑了动作。如果同时考虑未来的回报相对于当前决策的重要程度，引入衰减因子（折合因子）r，则马可夫决策过程表达成一个五元组：M=(S, A, P, γ, R)。其中： 1. S S表 阅读全文

摘要：算法原理 相比单一的学习器，集成Ensemble的思想是将不同的分类器组合，以期得到更优的（组合）模型用于预测。根据实现的不同，集成算法又有多种形式： 不同算法集成 相同算法的不同参数（设置）集成 使用数据集的不同部分 集成Ensemble算法主要分为Bagging和Boosting，AdaBoos 阅读全文

摘要：什么是决策树 机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 阅读全文

摘要：机器学习的入门，我们需要的一些基本概念： 机器学习的定义 M.Mitchell《机器学习》中的定义是： 对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序从经验E中学习。 算法分类 两张图片很好的总结了（机器学习）的算法分类： SKLea 阅读全文

摘要：机器学习入门项目 作为机器学习的入门项目，了解到这个一个监督学习类型的回归问题模型。项目中需要根据已有的数据，构建一个合理的模型对未来的房价可以做出预测。 Udacity机器学习课程针对初学者做了精心地设计，这里来看项目是如何组织的，也示例我们从以下步骤分解问题： 分析数据 分析数据，对数据有一个总 阅读全文