Q学习
Q学习是人工智能（AI）和机器学习中的一个基础概念，尤其在强化学习领域。它使智能体能够通过与环境的交互和通过奖励或惩罚获得反馈，逐步学习最优的行为，从而随着时间提升决策能力。...
1 分钟阅读
AI
Reinforcement Learning
+3
Algorithms
决策树
决策树是一种监督学习算法，用于根据输入数据做出决策或预测。它被可视化为树状结构，其中内部节点代表测试，分支代表结果，叶节点代表类别标签或数值。...
1 分钟阅读
AI
Machine Learning
+3
强化学习
强化学习（RL）是机器学习的一个子领域，专注于训练智能体在环境中进行决策序列，通过奖励或惩罚的反馈学习最优行为。探索强化学习的关键概念、算法、应用和挑战。...
2 分钟阅读
Reinforcement Learning
AI
+5
强化学习（RL）
强化学习（RL）是一种训练机器学习模型的方法，通过让智能体执行动作并接收反馈来学习决策。反馈以奖励或惩罚的形式出现，引导智能体随着时间推移提升表现。RL被广泛应用于游戏、机器人、金融、医疗保健和自动驾驶等领域。...
1 分钟阅读
Reinforcement Learning
Machine Learning
+3
梯度下降
梯度下降是一种基本的优化算法，被广泛应用于机器学习和深度学习领域，通过迭代调整模型参数以最小化代价函数或损失函数。它对于优化神经网络等模型至关重要，并以批量、随机和小批量梯度下降等形式实现。...
1 分钟阅读
Machine Learning
Deep Learning
+3
提升法（Boosting）
提升法是一种机器学习技术，通过结合多个弱学习器的预测结果来构建一个强学习器，从而提升准确率并处理复杂数据。了解主要算法、优势、挑战及实际应用场景。...
1 分钟阅读
Boosting
Machine Learning
+3