相对于正常数据集，如果Batch_Size过小，训练数据就会非常难收敛，从而导致欠拟合。例如，上例中需要迭代十次，首先，所有的参数会有一个初始值，第一
所以动作价值的估计函数学习的目标是累计回报与TD error之差的期望。-------- 从replay buffer中随机采样一个batch。使用了
AlphaGo是第一个在围棋游戏中实现超人表现的程序。之前发布的我们称之为AlphaGo Fan的版本12，在2015年10月击败了欧洲冠军Fan
根据模型的数学原理进行简单的代码自我复现以及使用测试，仅作自我学习用。模型原理此处不作过多赘述。如文中或代码有错误或是不足之处，还望能不吝指正。
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）全名叫极端梯度提升，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle数据挖掘比赛
使用CVS获得了Kecimen和Besni葡萄干品种的图像。
在机器学习中，特征与模型都很重要，因此在数据集中寻找本质特征有利于后面的工作，借鉴了以前上课的课件，今天总结一下机器学习的几种数据预处理方法。
在ROS的网络拓扑中，是不可以出现重名的节点的，因为假设可以重名存在，那么调用时会产生混淆，这也就意味着，不可以启动重名节点或者同一个节点启动多次，的
支持向量机（support vector machines, SVM）也是一种分类模型，与KNN类似，两者都是比较经典的机器学习分类算法，KNN是通过
机器视觉标定方法机器视觉是采用相机成像来实现对三维场景的测量、定位、重建等过程。是一个利用二维图像进行三维反推的过程，我们所处的世界是三维的，而图像或
文章目录1. 线性回归从零开始实现1.1 生成数据集1.2 读取数据集1.3 初始化模型参数1.4 定义模型1.5定义损失函数1.6 定义优化算法1.
随着产品和服务在线消费的增加，消费者面临着收件箱中大量垃圾邮件的巨大问题，这些垃圾邮件要么是基于促销的，要么是欺诈性的。由于这个原因，一些非常重要的消
Error in Summary.factor‘min’ not meaningful for factors
过拟合欠拟合是什么，以及怎么解决，面试会遇到的一些问题
