机器学习十讲——第十讲

第十讲——强化学习

　　首先介绍了机器学习的方法和强化学习的概念。

　　之后介绍了数学模型MDP：

 　　对强化学习进行分类：

 　　介绍了最常用的方法Q-Learning和计算思路和公式：

　　DQN——Q-learning的一种方法，能处理状态多但是行动空间数值不高的行动决策。

　　如果状态太多不能用表来表示，可以用函数表示。

 （状态位参数θ，状态多的函数是复杂函数，最为拟合的就是深度学习的方法）

　　实践证明DQN的表现很好：

 　　还有一种算法：

 　　随后列举了美团的“推荐系统”，系统会观察用户的行为，记录用户点击的店面下单的东西，然后分析数据，下次点开推送类似的东西；还介绍了出租车派单系统、智能交通等等。最后概括了一下机器学习的知识体系：

　　知识体系很庞大，眼花缭乱，老师给出了学习意见：

　　至此，机器学习十讲内容结束。

机器学习十讲——第十讲

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