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五、强化学习 让我们在迷宫中放一个机器老鼠 马尔科夫决策过程 Q 学习：学习动作-分值函数 策略学习：状态到动作的映射 DQN，A3C，和深度 RL 中的进展 练习材料和扩展阅读 代码 阅读 + 讲义 到此为止了！ 五、强化学习 原文：Machine Learning for Humans, Part 5: Reinforceme...

2.3 监督学习 III 非参数学习器 K 最近邻（KNN） 距离度量：定义和计算“邻近性” 选取k ：使用交叉验证调优超参数 K 的较高值防止过拟合 真实世界中使用 KNN 的地方 决策树和随机森林 泰坦尼克数据集 选择决策树中的分割 随机森林：决策树的集成 之后，我们就完成了监督学习的学习 练习材料和扩展阅读 2.3a 实现 KNN...

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