凯鲁嘎吉
用书写铭记日常,最迷人的不在远方
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摘要: 最优化——无约束最优化方法(Unconstrained Optimization Algorithms) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本篇介绍最优化方法(运筹学)里面的无约束优化方法,包括:线搜索法、信赖域法、以及最小二乘法。更多优 阅读全文
posted @ 2022-08-09 20:51 凯鲁嘎吉 阅读(887) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: 最优化——约束优化方法(Constrained Optimization Algorithms) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本篇介绍最优化方法(运筹学)里面的约束优化方法,包括:直接搜索法(随机方向法、约束坐标轮换法、复合形法、以 阅读全文
posted @ 2022-08-09 20:17 凯鲁嘎吉 阅读(2055) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: MATLAB聚类有效性评价指标(内部) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 外部评价指标(需要真实标签),请看:MATLAB聚类有效性评价指标(外部),MATLAB聚类有效性评价指标(外部 成对度量) MATLAB中有一个聚类内部评价指标的 阅读全文
posted @ 2022-04-20 14:45 凯鲁嘎吉 阅读(4657) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 《Easy RL》面试题汇总 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本博客汇总了蘑菇书《Easy RL》强化学习中文教程涉及的面试题及答案(v.1.0.3)。强化学习介绍可参看:强化学习(Reinforcement Learning) - 凯 阅读全文
posted @ 2022-04-13 16:22 凯鲁嘎吉 阅读(981) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 离线强化学习(A Survey on Offline Reinforcement Learning) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 通过阅读《A Survey on Offline Reinforcement Learning: Ta 阅读全文
posted @ 2022-03-22 17:18 凯鲁嘎吉 阅读(2640) 评论(5) 推荐(3) 编辑
摘要: 凯鲁嘎吉的主页 凯鲁嘎吉的主页:kailugaji.github.io 或扫描下方二维码,即可查看 阅读全文
posted @ 2022-03-05 11:21 凯鲁嘎吉 阅读(1519) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Deep Reinforcement Learning Hands-On——Policy Gradients – an Alternative 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 更多请看:Reinforcement Learning - 阅读全文
posted @ 2022-02-28 16:32 凯鲁嘎吉 阅读(1277) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 动态规划(Dynamic Programming, DP) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 动态规则是运筹学的一个分支, 它是解决多阶段决策过程最优化的一种数学方法。大约产生于20世纪50年代。1951年美国数学家贝尔曼(R .Bell 阅读全文
posted @ 2022-02-26 09:36 凯鲁嘎吉 阅读(347) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Deep Reinforcement Learning Hands-On——Higher-Level RL Libraries (PTAN) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 更多请看:Reinforcement Learning - 随 阅读全文
posted @ 2022-02-23 12:01 凯鲁嘎吉 阅读(354) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Python小练习:argparse的用法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 中文文档:argparse 命令行选项、参数和子命令解析器 1. test.py #!/usr/bin/env python3 # -*- coding=utf 阅读全文
posted @ 2022-02-19 15:08 凯鲁嘎吉 阅读(122) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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