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适用于多品种小批量的生产过程的控制图
适用于多品种小批量的生产过程的控制图 这个控制图有点懵逼了。这个内容，至少让我们知道，有这么一个控制图可以适用于多品种小批量的生产过程。具体的应用可以查找其它的资料。如果不需要，就别往下看了。知道有这么一类控制图就可以了。 标准控制图方法较适合于长时间的生产运行。Detecting Rewards Deterioration in Episodic Reinforcement Learning
发表时间：2021（ICML 2021） 文章要点：文章想说，我们训好一个policy之后，在真正用他的时候需要考虑安全性和可靠性（RL tasks is the safety and reliability of the system）。所以我们就需要一个方法来快速检测这个train好的policy在用的时候效果有没有变差，如果变差了，要尽快发现，以便及时调普通原因与特殊原因的区别
在SPC中，对过程的偏差区分了信号与噪音，信号是特殊原因造成的偏差，噪音是普通原因造成的偏差。这两类原因有啥区别呢？我归纳整理如下： 普通原因特殊原因定义 普通原因指的是造成随着时间的推移具有稳定的且可重义的分布过程中的许多变差的原因，我们称之为:“处于统计控制状态”、“可决系数R^2和方差膨胀因子VIF
然而很多时候，被筛选的特征在模型上线的预测效果并不理想，究其原因可能是由于特征筛选的偏差。 但还有一个显著的因素，就是选取特征之间之间可能存在高度的多重共线性，导致模型对测试集预测能力不佳。 为了在筛选特征之初就避免陷入这样的误区。介绍一种VIF（方差膨胀检验）方法，来对特征之贪心专题练习
常见的贪心证明手段 微扰（邻项交换法） 证明在任意局面下，任何对局部最优策略的微小改变都会造成整体结果变差。 经常用于以“排序”为贪心策略的证明。 范围缩放 证明任何对局部最优策略的作用范围的拓展都不会造成整体结果变差。 决策包容性 证明在任意局面下，做出局部最优决策之后，在