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博雅大数据机器学习十讲第十讲
数学模型：马尔可夫决策过程\((MDP)\) 强化学习方法形式化为\(MDP\)，\(MDP\)是序列决策算法的一般数学框架 通常将\(MDP\)表示为四元组\((S,A,P,R)\)： \(S\)表示状态空间，是描述环境的状态，表示为\(S=\{s_1,s_2,s_3,...\}\) \(A\)表示行动空间，是智能体可执行的行动，表示为\(A=\{a_1,a_2博雅数据机器学习01
博雅数据机器学习01 今天在博雅数据平台上学习观看机器学习的视频 数据预处理 One-hot编码 import pandas as pd data = pd.read_csv('user_review.csv') # 请在下方作答 # print(data['User continent'].value_counts(dropna = False)) encode_uc = pd.get_dummies(data['U博雅数据机器学习02
博雅数据机器学习02 特征标准化 import pandas as pd data = pd.read_csv('user_review.csv') # 请在下方作答 # def min_max(data): ## 最小值 data_min = data.min() ## 最大值 data_max = data.max() ##博雅数据机器学习03
博雅数据机器学习03 特征离散化 import pandas as pd data = pd.read_csv('user_review.csv') # 请在下方作答 # import pandas as pd ## 返回bins bins = pd.qcut(data['Member years'], 4) ## 统计取值信息 pd.value_counts(bins)博雅数据机器学习04
博雅数据机器学习04 线性回归 一元线性回归 import pandas as pd from sklearn import linear_model insurance = pd.read_csv('insurance.csv') age = insurance['age'].values charges = insurance['charges'].values # 请在下方作答 # 定义一元线性回归函数 def linearRegre博雅机器学习十讲4
决策树的生成： 节点特征和分割点的选择： 随机森林算法： AdaBoost: