AI学习笔记——强化学习之Model-Free Prediction--解决未知环境下的预测问题

前面关于强化学习的文章中介绍了MDP,动态规划的方法对MDP问题的V函数进行评估和求最优策略。然而现实问题中,往往很多时候环境是未知的。那么这篇文章就介绍一下在未知环境下用Model Free的...

Hongtao洪滔
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也谈MCMC方法与Gibbs抽样

原文传送门:也谈MCMC方法与Gibbs抽样 MCMC,即传说中的Markov Chain Mento Carlo方法。其主要用于统计推理中进行模拟抽样,尤其在贝叶斯推理中有着非常广泛的应用。如算法模型的后验参数估计...

willheng
2015/12/08
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资源 | 跟着Sutton经典教材学强化学习中的蒙特卡罗方法(代码实例)

用动态规划去解决强化学习的相关问题基本够了,但还是有很多限制。比如,你知道现实世界问题的状态转移概率吗?你能从任意状态随机开始吗?你的MDP是有限的吗? 好消息是,蒙特卡罗方法能解决...

技术小能手
06/12
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用Python学《微积分B》(微积分应用)

  微积分是一种非常重要的“数学分析”思想(方法),在许多领域中都有应用,比如:计算平面面积、曲线长度、空间图形的体积、旋转曲面面积和物理学中的“微元法”等。而如何用好“微积分”...

sagittarius_warrior
2017/09/18
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EM 算法的 9 重境界之第3重

之前写过一篇文章EM 算法的 9 重境界之前两重,里面讲述了em算法的过程,本文是对前一篇文章的补充。 em算法中关键的公式推导如下: 绿色曲线是L的下界,我们每次先固定 θ(t) θ(t),令q(z...

超级个体颛顼
08/26
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