带你读《强化学习：原理与Python实现》之三：有模型数值迭代
点击查看第一章点击查看第二章 第3章 有模型数值迭代在实际问题中，直接求解Bellman期望方程和Bellman最优方程往往有困难。其中的一大困难在于直接求解Bellman方程需要极多的计算资源。本章在假设动力系统完全已知的情况下，用迭代的数值方法来求解Bellman方程，得到价值函数与最优策略。由于有模型迭代并没有从数据里学习，所以一般不认为是一种机器学习或强化学习方法。 3.1 度量空间与压....
带你读《强化学习：原理与Python实现》之二：Markov决策过程
点击查看第一章点击查看第三章 第2章 Markov决策过程本章介绍强化学习最经典、最重要的数学模型—Markov决策过程（Markov Decision Process，MDP）。首先我们从离散时间智能体/环境接口引入Markov决策过程的定义，然后介绍在求解Markov决策过程时会用到的重要性质，最后介绍一种求解Markov决策过程最优策略的方法。 2.1 Markov决策过程模型 在智能体/....
带你读《强化学习：原理与Python实现》之一：初识强化学习
智能系统与技术丛书点击查看第二章点击查看第三章强化学习：原理与Python实现 肖智清 著 第1章 初识强化学习强化学习（Reinforcement Learning，简称RL，又译为“增强学习”）这一名词来源于行为心理学，表示生物为了趋利避害而更频繁实施对自己有利的策略。例如，我每天工作中会根据策略决定做出各种动作。如果我的某种决定使我升职加薪，或者使我免遭处罚，那么我在以后的工作中会更多采.....
《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》| 每日读本书
编辑推荐 本书最大的特色在于取舍明确，一切无助于迅速理解深度学习精髓的内容全被摒弃了，并着重阐述了技术上的重点和难点；表达上深入浅出：即便是从未接触过AI知识的人，也能从作者简明清晰的表述中，一窥深度学习的殿堂。 对任何一位想成为AI/深度学习领域工程师的读者来说，《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》能帮你迅速打开AI的大门，并成长为一名合格的AI工程师。 黄安埠 著 / 2017.....
Python写神经网络是什么原理？
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17、Python快速开发分布式搜索引擎Scrapy精讲—深度优先与广度优先原理
【http://www.lqkweb.com】 【http://www.swpan.cn】 网站树形结构 深度优先 是从左到右深度进行爬取的，以深度为准则从左到右的执行（递归方式实现）Scrapy默认是深度优先的 广度优先 是以层级来执行的，（列队方式实现） 【转载自：http://www.lqkweb.com】
网站验证码的生成原理、难度控制，及python实现
图片验证码已经广泛的使用在各种反爬虫的场景中，验证码的的生成验证过程对于开发者来说是零成本的，对于用户体验来说可能稍差、但是对于爬虫来说是致命的和高成本的。 下面将介绍使用python实现网站验证码的产生及验证的全过程，然我们对验证码的生成有所理解，同时对于机器识别在验证码利于的作用有个认识。 其过程是是用户请求验证后，生成验证码图片并后台session保存验证的字符串，当用户提交验证信息后...
想知道木马程序的键盘记录原理吗？python告诉你 ！
前言 Python keylogger键盘记录的功能的实现主要利用了pythoncom及pythonhook，然后就是对windows API的各种调用。Python之所以用起来方便快捷，主要归功于这些庞大的支持库，正所谓"人生苦短，快用Python"。 # -*- coding: utf-8 -*- from ctypes inport import pythoncom import pyHo....
协同过滤(ALS)的原理及Python实现
提到ALS相信大家应该都不会觉得陌生（不陌生你点进来干嘛[捂脸]），它是协同过滤的一种，并被集成到Spark的Mllib库中。本文就ALS的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。 原理篇 我们用人话而不是大段的数学公式来讲讲ALS是怎么一回事。 1.1 你听说过推荐算法么 假如我是豆瓣的CEO，很多豆瓣的用户在豆瓣电影上都会对电影进行评分。那么根据这个评分数据，我们有可能知道这些....
Python3网络编程——Socket原理简介
一、Python网络编程——客户端/服务器架构 1、服务器：服务器就是一系列硬件和软件，为一个或多个客户端提供所需要的服务。存在的目的就是等待客户端的请求，并响应他它们，然后等待更多请求。 2、客户端：客户端因特定的请求联系服务器，并发送必要的数据，然后等待服务器的回应，即最后完成请求或给出故障的原因。 3、工作过程图示： &nbs...
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