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機(jī)器學(xué)習(xí)筆記19: 線性二次型高斯
線性二次型高斯(Linear Quadratic Gaussian (LQG)) 在現(xiàn)實世界中，我們通常不能獲取到所有的狀態(tài)st。比如一個自動駕...
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機(jī)器學(xué)習(xí)筆記18: 微分動態(tài)規(guī)劃
上一節(jié)中我們介紹了一個特殊的MDP模型：線性二次型調(diào)節(jié)控制(LQR)吏垮。事實上很多問題都可以用LQR來解決率挣，即使動態(tài)模型是非線性的绑榴。盡管LQR是一...
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機(jī)器學(xué)習(xí)筆記17: 線性二次型調(diào)節(jié)控制
有限邊界的MDP 在前面兩章關(guān)于強化學(xué)習(xí)的介紹中朵逝，我們定義了馬爾可夫決策過程(MDP)以及價值迭代/策略迭代這兩種用于求解MDP的算法淳蔼。特別地稚虎，...
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機(jī)器學(xué)習(xí)筆記16: 馬爾可夫決策過程(下)到目前為止撤嫩，我們一直都在討論有限狀態(tài)下的MDP問題，現(xiàn)在我們來看下當(dāng)狀態(tài)數(shù)量是無限時如何求解MDP問題蠢终。 離散化 也許求解無限狀態(tài)下的MDP問題...
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機(jī)器學(xué)習(xí)筆記15: 馬爾可夫決策過程(上)
這一節(jié)開始我們介紹強化學(xué)習(xí)(reinforcement learning)序攘。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，對于一個給定的輸入x寻拂，我們可以明確知道輸出y程奠。而在很多...
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機(jī)器學(xué)習(xí)筆記14: 獨立成分分析
這一節(jié)的主題是獨立成分分析(Independent Components Analysis, ICA)。和PCA的降維思路不同兜喻，ICA主要解決的...
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機(jī)器學(xué)習(xí)筆記13: 主成分分析上一節(jié)我們介紹了因子分析梦染，該模型通過一系列變換可以將高維數(shù)據(jù)用低維數(shù)據(jù)來表示。因子分析基于的是概率模型朴皆，并且需要用到EM算法進(jìn)行參數(shù)估計帕识。 這一...
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機(jī)器學(xué)習(xí)筆記12: 因子分析
上一節(jié)我們介紹了用EM算法求解混合高斯模型，但這個算法通常是在樣本數(shù)足夠多的情況下才成立遂铡，即滿足樣本數(shù)m遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于特征數(shù)n肮疗。 如果n >> m，那...
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機(jī)器學(xué)習(xí)筆記11: K-Means算法和EM算法這一節(jié)開始我們討論非監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsupervised Learning)的算法扒接。在監(jiān)督學(xué)習(xí)算法中伪货，訓(xùn)練數(shù)據(jù)既包含特征也包含標(biāo)簽们衙，通常表示為{(...