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# 吴恩达机器学习笔记（四） ## bellman方程 $s$:当下所处的状态 $a$:在s状态下要采取的行动 $Q(s,a)$:在s状态下采用a行动后，所能获取的最大奖励 $R(s)$:在当前状态下所能获得的奖励 $\gamma$:折扣因子，在0到1之间 
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# 吴恩达机器学习笔记（三） # K-means聚类 聚类算法用于一组没有标签的数据，将其分成不同的组。 K-means聚类算法一般做的是这两件事： - 将点分配到不同的聚簇上（根据与聚簇中心的距离） - 移动聚簇中心 直到聚簇中心不再变化为止。 ## 具体流程 对于$K$个聚簇，$m$个数据点，流 阅读全文
posted @ 2023-07-28 14:50
林珀
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# 吴恩达机器学习笔记（二） # 决策树模型 ## 什么是决策树  给定一组数据，如果想对数据进行分类或者回归 阅读全文
posted @ 2023-07-28 14:50
林珀
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# 吴恩达机器学习笔记（一） # 迁移学习  **解释:** 当需要训练小数据模型时，可以使用已经训练好的大 阅读全文
posted @ 2023-07-28 14:50
林珀
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