关键词：
1.3.2 值函数估计
6.1.概率密度估计
...计概率密度估计方法直方图Rosenblatt法核密度估计常用核函数k-近邻估计估计的精度的评估方法参考3.概率分布函数与概率密度函数概率密度估计概率密度函数是概率论的最重要概念之一、虽然在统计学上常提“总体分布”，其实... 查看详情
极大似然估计
...类样本集D，来估计参数向量θ，记已知样本集为:似然函数(linkehoodfunction):联合概率密度函数p(D|θ）称为相对于样本集D=x1，x2,x3,...,xn的θ的似然函数 若使参数空间中，能使似然函数最大的θ值，那应该... 查看详情
sklearn 中 learning_curve 函数中估计器参数的值应该是多少？
】sklearn中learning_curve函数中估计器参数的值应该是多少？【英文标题】：whatshouldbethevalueoftheestimatorparameterinlearning_curvefunctioninsklearn?【发布时间】：2018-12-1115:14:51【问题描述】：我正在尝试制作学习曲线，我想使用的算法是knn算... 查看详情
6.actor-critic算法
...需要把这不同的采样结果进行最后的平均以求期望。优势函数（Advantagefunction）我们在policygradient的方法中为了降低variance，也考虑过引入一个基线来减少梯度的方差。这里我们更进一步一点，我们使用代替原来的"rewardtogo"，并且... 查看详情
关于估计偏差以及方差
...)m)是(m)个独立同分布的数据点。点估计是这些数据的任意函数：(hat 查看详情
关于最大似然估计的理解
...sp;最大似然估计是机器学习领域最为常见的用来构建目标函数的方法。他的核心思想是：根据观测到的结果来预测其中的未知参数。 假设有一枚硬币，它是不均匀的，也就是说出现正面的反面的概率是不同的。假设我们设定... 查看详情
b-概率论-极大似然估计
...大似然估计一、最大似然原理二、极大似然估计三、似然函数四、极大似然函数估计值五、求解极大似然函数5.1未知参数只有一个5.2位置参数有多个5.3总结更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法... 查看详情
图像配准----ransac
...可用的输入数据，而是首先针对具体问题设计出一个目标函数，然后迭代地估计该函数的参数值，利用这些初始参数值把所有的数据分为所谓的“内点”(Inliers，即满足估计参数的点)和“外点”(Outliers，即不满足估计参数的点)... 查看详情
array_multisort()函数
一、先看最简单的情况。有两个数组：$arr1=array(1,9,5);$arr2=array(6,2,4);array_multisort($arr1,$arr2);print_r($arr1);//得到的顺序是1,5,9print_r($arr2);//得到的顺序是6,4,2我估计两个数组的值自始至终都是对应着的：1对应6，9对应2，5对应4。我们再... 查看详情
6.doubledqnprioritizeddqnduelingdqn
...可以快速让Q值向可能的优化目标靠拢，但是很容易过度估计(Overestimation)。因为算法每次更新包括了比估计的Q值更大的后一步的max值，这往往倾向于高估Q值。为了解决这个问题，DoubleDQN[1]通过将，选择Q值对应的动作和评估动作... 查看详情
强化学习介绍
...计最优策略（不明确哪个是最优的策略情况下估计）的值函数和Q函数Actor-critic（演员-评论家）：使用当前策略去估计值函数和Q函数来改进策略基于模型：估计转换模型，接着 1.让该模型去规划不明确的策略 ... 查看详情
最大似然估计实例|fittingamodelbymaximumlikelihood(mle)
...模型，然后比对有给定的数据集，然后构建一个联合概率函数，因为给定了数据集，所以该函数就是以模型参数为自变量的函数，通过求导我们就能得到使得该函数值（似然值）最大的模型参数了。Maximum-LikelihoodEstimation (MLE)... 查看详情
lossfunction与costfunction
实际上，代价函数(costfunction)和损失函数(lossfunction亦称为errorfunction)是同义的。它们都是事先定义一个假设函数（hypothesis），通过训练集由算法找出一个最优拟合，即通过使的costfunction值最小，从而估计出假设函数的未知变量。... 查看详情
如何估计 R 中散点图的最佳拟合函数？
】如何估计R中散点图的最佳拟合函数？【英文标题】：HowtoestimatethebestfittingfunctiontoascatterplotinR?【发布时间】：2013-02-0903:33:46【问题描述】：我有两个变量的散点图，例如：x<-c(0.108,0.111,0.113,0.116,0.118,0.121,0.123,0.126,0.128,0.131,0.13... 查看详情
最大似然估计法的原理
...计是一种统计方法,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数.这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪爵士在1912年至1922年间开始使用的.“似然”是对likelihood的一种较为贴近文言文的翻译,“似然”用现代的中文... 查看详情
三点估算法公式是啥？
活动历时均值(或估计值)=(乐观估计+4×最可能估计+悲观估计)/6活动历时标准差=(悲观估计值-乐观估计值)/6所谓三点估计法就是把施工时间划分为乐观时间、最可能时间、悲观时间，也就是工作顺利情况下的时间为a，最可能时间... 查看详情
机器学习--logistics(代码片段)
...isticregression）是一种非常经典的分类方法。其用到的分类函数一般为Sigmoid函数，其函数形式为： 其图形表示如下： 从图中我们可以看到，当z=0时，函数值为0.5。随着z值的增加，对应的函数值将逼近于1；随着z值的... 查看详情
强化学习(davidsilver)6：值函数近似
0、为什么有值函数近似状态空间太大，基于DP/MC/TD的方法的离散值太多，存储量太大，运行太慢1、值函数近似有两种方法一个是状态值函数方法；一个是状态动作值方法2、值函数近似的三种类型类型1：输入状态S，输出v类型2：... 查看详情