《强化学习：原理与Python实战》——可曾听闻RLHF
前言： RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback，人类反馈强化学习）是一种基于强化学习的算法，通过结合人类专家的知识和经验来优化智能体的学习效果。它不仅考虑智能体的行为奖励，还融合了人类专家的反馈信息，从而使得模型能够更快地学习到有效的策略。相比传统的强化学习算法，RLHF具有加速训练过程、提高模型性能和增强可解释性的优势。通过探索阶段和反馈....
【加密算法】凯撒密码的原理及Python实现
凯撒密码的介绍 凯撒密码是已知最早、最简单的密码之一。它是一种替换密码，在这种密码中，明文中的每个字母都被“移位”到字母表中一定数量的位置。例如，移动1,A会被B取代，B会变成C，以此类推。这种方法以朱利叶斯·凯撒(Julius Caesar)的名字命名。假设我们移位的值是6，掰起指头算一下，那么a...
一文读懂K-Means原理与Python实现
编辑目录一、K-Means原理1.聚类简介①分层聚类②质心聚类③其他聚类2.K-means的原理3.K-means的应用场景二、K-Means的案例实战1.数据查看①数据导入及结构查看②查看数据描述2.数据可视化及预处理①条形图②热力图③核密度图④散点图⑤箱型图3.模型训练与精度评价①样本选择 ②模型训练③精度评价④模型调参三、结论 &...
线性回归 梯度下降原理与基于Python的底层代码实现
1 梯度下降算法原理梯度下降是一种常用的优化算法，可以用来求解许包括线性回归在内的许多机器学习中的问题。前面讲解了直接使用公式求解θ \thetaθ (最小二乘法的求解推导与基于Python的底层代码实现)，但是对于复杂的函数来说，可能较难求出对应的公式，因此需要使用梯度下降。假设我们要求解的线性回归公式是：其中 y 是因变量，β i \beta_iβ i 是回归系数，x i x_i....
线性回归 正则项（惩罚项）原理、正则项的分类与Python代码的实现
1 正则项的含义在线性回归中，正则项是一种用于控制模型复杂度的技术，它通过将系数的大小加入到损失函数中，以限制模型的复杂度。在线性回归中，通常使用L1正则项或L2正则项。正则项的形式可以表示为：L1正则项（Lasso）：L2正则项（Ridge）：其中，p pp是系数的数量，w i w_iw i 是第i ii个系数，λ \lambdaλ是正则化参数，用于控制正则化的强度。L1正则项将系数的绝对值之....
线性回归 特征扩展的原理与python代码的实现
1 多项式扩展的作用在线性回归中，多项式扩展是种比较常见的技术，可以通过增加特征的数量和多项式项的次数来提高模型的拟合能力。举个例子，多项式扩展可以将一个包含 n 个特征的样本向量 x 扩展为一个包含 k 个特征的样本向量，其中 k 可以是 n 的任意多项式。例如，如果我们使用二次多项式扩展，可以将样本向量[x1, x2]扩展为一个包含原始特征和交叉项的新特征向量，例如 [x1, x2, x1^....
python | 你知道for...in是底层原理是什么样的么？探寻python迭代器
面试官: 听说你熟悉python，那么你能简单阐述一下python的装饰器、生成器以及迭代器么？我: emm, 我不清楚，我只是了解过python最基本的代码。上述是弟弟前段时间去面试运维开发，遇到的问题，emmm，运维是一个很杂的职业，在小公司，总结一句话就是宽而浅，痛定思痛，决定来了解一下python特性，于是乎，就有了这篇文章。这篇文章，我们将介绍python迭代器，使用环境为: Pyth....
Python字典顺序存储原理解析
Dictionary vs OrderedDict在3.6版本之前，Python Dict底层在初始创建的时候采用的是indice和存储合并在一个二维数组当中。Dictionary采用哈希表原理，key作为取值对象，进行hash(key)操作，得到哈希值，然后用值进行 % 字典容量得到要插入的位置。my_dict['age'] = 26 my_dict['salary'] = 999999 ##....
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