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定
义
:
利
⽤
经
验
来
改
善
计
算
机
系
统
⾃
⾝
的
性
能
数
据挖掘
定
义
:
识
别出
巨
量
数
据
中
有
效
的
、
新
颖
的
、
潜
在
有
⽤
的
、
最
终
可
理
解
的
模
式
的
⾮
平
凡
过
程
与
数
据挖掘
的
联
系
模
型
评
估
评
估
⽅
法
留
出
法
交
叉
验
证
法
⾃
助
法
评
估
指
标
准
确
率
:
分
对
样
本
占
测
试
样
本
总
数
的
⽐
例
错
误
率
:
分
错
样
本
占
测
试
样
本
总
数
的
⽐
例
查
准
率
(
P
)
:
被
分
为
正
类
的
样
本
中
实
际
为
正
类
的
样
本
⽐
例
:
P=TP/(TP+FP)
查
全
率
(
R
)
:
实
际
为
正
类
的
样
本
中
被
分
为
正
类
的
样
本
⽐
例
:
R=TP/(TP+FN)
F1
度
量
:
综
合
考
虑
查
准
率
和
查
全
率
ROC
曲
线
:
每
次
计
算
出
当
前分
类
器
的
“
真
正
率
”
和
“
假
正
率
”
,
然
后
分别
以
它
们
为
纵
轴
和
横
轴
绘
图
真
正
率
(
TPR
)
:
被
分
为
正
类
的
正
样
本
⽐
例
TPR=TP/(TP+FN)
假
正
率
(
FPR
)
:
被
分
为
正
类
的
负
样
本
⽐
例
FPR=FP/(FP+TN)
AUC
:
根
据
ROC
曲
线
下
⾯
积
的
⼤
⼩
进
⾏
⽐
较
CLL
:
度
量
了
分
类
器
预
测
样
本
类
成
员
概
率
的
性
能
线
性
学
习
线
性
回
归
:
线
性
回
归
试
图
学
得
⼀个
通过
属
性
值
的
线
性
组
合
来
进
⾏
预
测
的
函
数
⼴
义
线
性
回
归
:
将
线
性
回
归
的
预
测
值做
⼀个
⾮
线
性
的
函
数
变
化
去
逼近
真
实
值
,
这
样
得
到
的
模
型
统
称
为
⼴
义
线
性
回
归
逻
辑
斯
蒂
函
数
:
在
⼀
定
程
度
上
近
似
单
位
阶
跃
函
数
的
替
代
函
数
,
在
临
界
点
连
续
且
单
调
可
微
⽀
持
向
量
学
习
最
⼤
边
缘
超
平
⾯
:
超
平
⾯
B1
的
边
缘
明显
⼤
于
B2
的
边
缘
,
B1
就
是
训
练
样
本
的
最
⼤
边
缘
超
平
⾯
。
线
性
⽀
持
向
量
机
:
最
⼤
化
决
策
边
界
的
边
缘
的
线
性
分
类
器
⾮
线
性
⽀
持
向
量
机
:
将
样
本
从
原
始
空
间
映
射
到
⼀个
更
⾼
维
的
特
征
空
间
,
使
得
样
本
在
映
射
后
的
特
征
空
间
内
线
性
可
分
神
经⽹络
学
习
神
经⽹络
:
由
具
有
适
应
性
的
简
单单
元
组
成
的
⼴
泛
并
⾏
互
联
的
⽹络
,
它
的
组织
能
够
模
拟
⽣
物
神
经
系
统
对
真
实
世
界
物
体
所
作
出
的
反
应
。
⽣
物
神
经
系
统
M-P
神
经
元
模
型
:
最
基
本
的
信
息
处
理
单
元
激
活
函
数
:
对
神
经
元
所
获
得
的
⽹络
输
⼊
的
进
⾏
变
换
,
也
称
为
激
励函
数
、
活
化
函
数
线
性
函
数
⾮
线
性
斜
⾯
函
数
阈
值
函
数
逻
辑
斯
蒂
函
数
单
层
感
知
机
:
单
层
感
知
机
只
拥
有
⼀
层
M-P
神
经
元
,
即
只
包
含
输
⼊
层
和
输
出
层
,
输
⼊
层
接
受
外
界
输
⼊
信
号后
传
递
给
输
出
层
,
输
出
层
是
M-P
神
经
元
,
进
⾏
激
活
处
理
多
层
前
馈
神
经⽹络
:
误
差
逆
传
播
(
ErrorBackPropagation
,
简
称
BP
)
算
法
深
层
神
经⽹络
:
包
含
2
个
以
上
隐
含
层
的
神
经⽹络
决
策
树
学
习
:
是
⼀
种
逼近
离
散
值
⽬
标
函
数
的
⽅
法
,
学
习
到
的
函
数
被
表
⽰
为⼀
棵
决
策
树
⻉
叶
斯
学
习
⻉
叶
斯
⽹络
:
也
叫
⻉
叶
斯
信
念
⽹
,
是
⼀
种
⽤
来
表
⽰
变
量
间
连
续
概
率
的
有
向
⽆
环
图
模
型
,
⻉
叶
斯
⽹络
表
⽰
⼀
组
变
量
的
联
合
概
率
分
布
⻉
叶
斯
最
优
分
类
器
朴
素
⻉
叶
斯
分
类
器
最
近
邻
学
习
积
极
学
习
:
有
显
式
的
训
练
过
程
,
都
是
在
训
练
阶
段
就对
训
练
样
本
进
⾏
学
习
处
理
,
构
建
起
分
类
模
型
消
极
学
习
:
没
有
显
式
的
训
练
过
程
,
在
训
练
阶
段
只
是
把
训
练
样
本
保
存
起
来
,
建
模
⼯
作
延
迟
到
⼯
作
阶
段
才
进
⾏
处
理
最
近
邻
学
习
:
针
对
每
个
待
测
样
本
作
出
局
部
的
⽬
标
函
数
逼近
。
当
⽬
标
函
数
很
复
杂
,
但
它
可
以
⽤
不
太复
杂
的
局
部
函
数
来
逼近
时
,
这
样
做
有
⾮
常
明显
的
优
势
⽆
监督
学
习
聚
类
:
将对
物
理
或抽
象
对
象
的
集
合
分
组
成
为
由
类
似
的
对
象
组
成
的
多
个
簇
的
过
程
K
均
值
(k-means)
K
众
数
算
法
(k-modes)
K
原
型
算
法
(k-prototypes)
K
中
⼼
点
(k-medoids)
K
分
布
(k-distributions)
集
成
学
习
定
义
:
通过
构
建
并
结
合
多
个
学
习
器
来
完
成
学
习
任
务
,
如
何
产
⽣
“
好
⽽
不
同
”
的
个
体
学
习
器
是
集
成
学
习
研
究
的
核
⼼
引
⼊
随
机
性
训
练
样
本
扰
动
:
⽤
抽
样
的
⽅
法
从
原
始
训
练
样
本
集
中产
⽣
出
不
同
的
样
本
⼦
集
,
然
后
再
利
⽤
不
同
的
样
本
⼦
集
训
练
出
不
同
的
个
体
学
习
器
输
⼊
属
性
扰
动
:
从
初
始
属
性
集
中
抽
取
出
若
⼲
个
属
性
⼦
集
,
然
后
利
⽤
不
同
的
属
性
⼦
集
训
练
出
不
同
的
个
体
学
习
器
算
法
参
数
扰
动
:
通过
随
机
设
置
不
同
的
参
数
来
训
练
差
别
较
⼤
的
个
体
学
习
器
混
合
扰
动
:
在
同
⼀个
集
成
算
法
中
同
时
使
⽤
上
述
多
种
扰
动
⽅
法
输
出
标
记
扰
动
:
对
训
练
样
本
的
类
标
记
稍
作
变
动
结
合
策
略
绝
对
多
数
投
票
法
相
对
多
数
投
票
法
加
权
投
票
法
代价
敏
感
学
习
定
义
:
代价
敏
感
学
习
的
⽬
标
是
最
⼩
化
分
类
器
的
总
代价
,
⽽
代价
不
敏
感
学
习
的
⽬
标
是
最
⼩
化
分
类
器
的
错
误
率
分
类
器
的
代价
数
据
获
取
代价
误
分
类
代价
类
依
赖
的
误
分
类
代价
:
采
⽤
最
⼩
化
期望
代价
的
原
则
来
进
⾏
分
类
样
本
依
赖
的
误
分
类
代价
性
能
评
估
指
标
:
误
分
类
总
代价
直
接
代价
敏
感
学
习
⽅
法
:
直
接
将
分
类
器
的
误
分
类
总
代价作
为
学
习
和
优
化
的
⽬
标
嵌
⼊
分
类
器
的
学
习
过
程
中
,
以使
得
分
类
器
本
⾝
具
有
代价
敏
感
性
阈
值
调
整
的
元
学
习
⽅
法
:
通过
调
整
分
类
器
的
判别
阈
值
将
代价
不
敏
感
的
分
类
器
转
化
成
代价
敏
感
的
分
类
器
再
平
衡
的
元
学
习
⽅
法
:
通过
再
平
衡
训
练
样
本
集
中不
同
类
的
误
分
总
代价
将
代价
不
敏
感
的
分
类
器
转
化
成
代价
敏
感
的
分
类
器
演
化
学
习
定
义
:
演
化
学
习
基
于
演
化
算
法
提
供
的
优
化
⼯
具
设计
机
器
学
习
算
法
演
化
算
法
:
或
称
“
进
化
算
法
”
,
它
是
⼀个
“
算
法
簇
”
,
其
灵
感
都
来
⾃
于
⼤
⾃
然
的
⽣
物
进
化
遗
传
算
法
:
遗
传
算
法
是
模
拟
⽣
物
在
⾃
然
环
境
中
的
遗
传
和
演
化
过
程
⽽
形
成
的
⼀
种
⾃
适
应
全
局
优
化
概
率
搜
索
算
法
遗
传
算
法
编
码
⼆
进
制
编
码
实
数
编
码
有
序
串
编
码
适
应
性
度
量
:
⽤
于
对
个
体
的
适
应
性
,
进
⾏
度
量
的
函
数
。
通
常
,
⼀个个
体
的
适
应度
值
越
⼤
,
它
被
遗
传
到
下⼀
代
种
群
中
的
概
率
也
就
越
⼤
。
原
始
适
应度
函
数
:
直
接
将
待
求
解
问
题
的
⽬
标
函
数
f(x)
定
义为
遗
传
算
法
的
适
应度
函
数
标
准
适
应度
函
数
:
对
原
始
适
应度
函
数
进
⾏
某
种
变
换
,
将
其
转
换
为
标
准
的
度
量
⽅
式
,
以
满
⾜
演
化
操
作
的
要
求
选
择
操
作
:
根
据
选
择
概
率
按
某
种
策
略
从
当
前
种
群
中
挑
选
出
⼀
定
数
⽬
的
个
体
,
使
它
们
能
够
有更
多
的
机
会
被
遗
传
到
下⼀
代
⽐
例
选
择
:
每
个个
体
被
选
中
的
概
率
与
其
适
应度
⼤
⼩
成
正
⽐
交
叉
操
作
:
按
照
某
种
⽅
式
对
选
择
的
⽗
代
个
体
的
染
⾊
体
的
部
分
基
因
进
⾏
交
叉
重
组
,
从
⽽
形
成
新
的
个
体
⼆
进
制
交
叉
实
值
交
叉
变
异
操
作
:
遗
传
算
法
中
的
变
异
操
作
增
加
了
算
法
的
局
部
随
机
搜
索
能
⼒
,
从
⽽
可
以
维
持
种
群
的
多
样
性
⼆
进
制
变
异
实
值
变
异
基
于
位
置
的
变
异
⽅
法
基
于
次
序
的
变
异
演
化
神
经⽹络
:
基
于
演
化
计
算
和
神
经⽹络
两
⼤
研
究
⽅
向
,
将
⼆
者
有机
融
合
⽽
产
⽣
的
⼀
种
全
新
神
经⽹络
模
型
初
始
权
值
阈
值
演
化
⽹络结
构
演
化
结
构
和
权
值
阈
值
同
时
演
化
学
习
规
则
演
化
强
化
学
习
定
义
:
是
⼀
种
从
环
境
状
态
到
⾏
为
映
射
的
学
习
,
⽬
的
是
使
动
作
从
环
境
中
获
得
的
累
积
回
报
值
最
⼤
⽬
的
:
寻
找
⼀个
最
优
策
略
,
使
得
Agent
在
运
⾏
中
所
获
得
的
累
计
期望
回
报
最
⼤
有
模
型
学
习
定
义
:
对
于
多
步
强
化
学
习
任
务
,
其
对
应
的
⻢
尔
可
夫
决
策
过
程
四
元
组
表
⽰
<S,A,R,P>
均
为
已
知
,
称
为
“
模
型
已
知
”
策
略
迭
代
算
法
值
迭
代
算
法
⽆
模
型
学
习
定
义
:
学
习
算
法
不
依
赖
环
境
建
模
,
则
称
为
“
⽆
模
型
学
习
”
,
或
称
模
型
⽆
关
的
学
习
,
是
在
不
知
道
⻢
尔
科
夫
决
策
过
程
的
情
况
下
学
习
到
最
优
策
略
蒙
特
卡
洛
采
样
:
MDP
是
通过
5
元
组
:
<S,P,A,R,
γ
>
来
做
决
策
的
异
策
略
蒙
特
卡
洛
强
化
学
习
同
策
略
蒙
特
卡
洛
强
化
学
习
时
序差
分
强
化
学
习
(
Temporal-Di
ff
erence
)
:
算
法
在
每
执
⾏
⼀
步
策
略
后
就
进
⾏
值
函
数
的
更
新
,
因
此
效
率
较
⾼
同
策
略
的
Sarsa
异
策
略
的
Q-learning
🌟
机
器
学
习
🌟
机
器
学
习
定
义
:
利
⽤
经
验
来
改
善
计
算
机
系
统
⾃
⾝
的
性
能
数
据挖掘
定
义
:
识
别出
巨
量
数
据
中
有
效
的
、
新
颖
的
、
潜
在
有
⽤
的
、
最
终
可
理
解
的
模
式
的
⾮
平
凡
过
程
与
数
据挖掘
的
联
系
模
型
评
估
评
估
⽅
法
留
出
法
交
叉
验
证
法
⾃
助
法
评
估
指
标
准
确
率
:
分
对
样
本
占
测
试
样
本
总
数
的
⽐
例
错
误
率
:
分
错
样
本
占
测
试
样
本
总
数
的
⽐
例
查
准
率
(
P
)
:
被
分
为
正
类
的
样
本
中
实
际
为
正
类
的
样
本
⽐
例
:
P=TP/(TP+FP)
查
全
率
(
R
)
:
实
际
为
正
类
的
样
本
中
被
分
为
正
类
的
样
本
⽐
例
:
R=TP/(TP+FN)
F1
度
量
:
综
合
考
虑
查
准
率
和
查
全
率
ROC
曲
线
:
每
次
计
算
出
当
前分
类
器
的
“
真
正
率
”
和
“
假
正
率
”
,
然
后
分别
以
它
们
为
纵
轴
和
横
轴
绘
图
真
正
率
(
TPR
)
:
被
分
为
正
类
的
正
样
本
⽐
例
TPR=TP/(TP+FN)
假
正
率
(
FPR
)
:
被
分
为
正
类
的
负
样
本
⽐
例
FPR=FP/(FP+TN)
AUC
:
根
据
ROC
曲
线
下
⾯
积
的
⼤
⼩
进
⾏
⽐
较
CLL
:
度
量
了
分
类
器
预
测
样
本
类
成
员
概
率
的
性
能
线
性
学
习
线
性
回
归
:
线
性
回
归
试
图
学
得
⼀个
通过
属
性
值
的
线
性
组
合
来
进
⾏
预
测
的
函
数
⼴
义
线
性
回
归
:
将
线
性
回
归
的
预
测
值做
⼀个
⾮
线
性
的
函
数
变
化
去
逼近
真
实
值
,
这
样
得
到
的
模
型
统
称
为
⼴
义
线
性
回
归
逻
辑
斯
蒂
函
数
:
在
⼀
定
程
度
上
近
似
单
位
阶
跃
函
数
的
替
代
函
数
,
在
临
界
点
连
续
且
单
调
可
微
⽀
持
向
量
学
习
最
⼤
边
缘
超
平
⾯
:
超
平
⾯
B1
的
边
缘
明显
⼤
于
B2
的
边
缘
,
B1
就
是
训
练
样
本
的
最
⼤
边
缘
超
平
⾯
。
线
性
⽀
持
向
量
机
:
最
⼤
化
决
策
边
界
的
边
缘
的
线
性
分
类
器
⾮
线
性
⽀
持
向
量
机
:
将
样
本
从
原
始
空
间
映
射
到
⼀个
更
⾼
维
的
特
征
空
间
,
使
得
样
本
在
映
射
后
的
特
征
空
间
内
线
性
可
分
神
经⽹络
学
习
神
经⽹络
:
由
具
有
适
应
性
的
简
单单
元
组
成
的
⼴
泛
并
⾏
互
联
的
⽹络
,
它
的
组织
能
够
模
拟
⽣
物
神
经
系
统
对
真
实
世
界
物
体
所
作
出
的
反
应
。
⽣
物
神
经
系
统
M-P
神
经
元
模
型
:
最
基
本
的
信
息
处
理
单
元
激
活
函
数
:
对
神
经
元
所
获
得
的
⽹络
输
⼊
的
进
⾏
变
换
,
也
称
为
激
励函
数
、
活
化
函
数
线
性
函
数
⾮
线
性
斜
⾯
函
数
阈
值
函
数
逻
辑
斯
蒂
函
数
单
层
感
知
机
:
单
层
感
知
机
只
拥
有
⼀
层
M-P
神
经
元
,
即
只
包
含
输
⼊
层
和
输
出
层
,
输
⼊
层
接
受
外
界
输
⼊
信
号后
传
递
给
输
出
层
,
输
出
层
是
M-P
神
经
元
,
进
⾏
激
活
处
理
多
层
前
馈
神
经⽹络
:
误
差
逆
传
播
(
ErrorBackPropagation
,
简
称
BP
)
算
法
深
层
神
经⽹络
:
包
含
2
个
以
上
隐
含
层
的
神
经⽹络
决
策
树
学
习
:
是
⼀
种
逼近
离
散
值
⽬
标
函
数
的
⽅
法
,
学
习
到
的
函
数
被
表
⽰
为⼀
棵
决
策
树
⻉
叶
斯
学
习
⻉
叶
斯
⽹络
:
也
叫
⻉
叶
斯
信
念
⽹
,
是
⼀
种
⽤
来
表
⽰
变
量
间
连
续
概
率
的
有
向
⽆
环
图
模
型
,
⻉
叶
斯
⽹络
表
⽰
⼀
组
变
量
的
联
合
概
率
分
布
⻉
叶
斯
最
优
分
类
器
朴
素
⻉
叶
斯
分
类
器
最
近
邻
学
习
积
极
学
习
:
有
显
式
的
训
练
过
程
,
都
是
在
训
练
阶
段
就对
训
练
样
本
进
⾏
学
习
处
理
,
构
建
起
分
类
模
型
消
极
学
习
:
没
有
显
式
的
训
练
过
程
,
在
训
练
阶
段
只
是
把
训
练
样
本
保
存
起
来
,
建
模
⼯
作
延
迟
到
⼯
作
阶
段
才
进
⾏
处
理
最
近
邻
学
习
:
针
对
每
个
待
测
样
本
作
出
局
部
的
⽬
标
函
数
逼近
。
当
⽬
标
函
数
很
复
杂
,
但
它
可
以
⽤
不
太复
杂
的
局
部
函
数
来
逼近
时
,
这
样
做
有
⾮
常
明显
的
优
势
⽆
监督
学
习
聚
类
:
将对
物
理
或抽
象
对
象
的
集
合
分
组
成
为
由
类
似
的
对
象
组
成
的
多
个
簇
的
过
程
K
均
值
(k-means)
K
众
数
算
法
(k-modes)
K
原
型
算
法
(k-prototypes)
K
中
⼼
点
(k-medoids)
K
分
布
(k-distributions)
集
成
学
习
定
义
:
通过
构
建
并
结
合
多
个
学
习
器
来
完
成
学
习
任
务
,
如
何
产
⽣
“
好
⽽
不
同
”
的
个
体
学
习
器
是
集
成
学
习
研
究
的
核
⼼
引
⼊
随
机
性
训
练
样
本
扰
动
:
⽤
抽
样
的
⽅
法
从
原
始
训
练
样
本
集
中产
⽣
出
不
同
的
样
本
⼦
集
,
然
后
再
利
⽤
不
同
的
样
本
⼦
集
训
练
出
不
同
的
个
体
学
习
器
输
⼊
属
性
扰
动
:
从
初
始
属
性
集
中
抽
取
出
若
⼲
个
属
性
⼦
集
,
然
后
利
⽤
不
同
的
属
性
⼦
集
训
练
出
不
同
的
个
体
学
习
器
算
法
参
数
扰
动
:
通过
随
机
设
置
不
同
的
参
数
来
训
练
差
别
较
⼤
的
个
体
学
习
器
混
合
扰
动
:
在
同
⼀个
集
成
算
法
中
同
时
使
⽤
上
述
多
种
扰
动
⽅
法
输
出
标
记
扰
动
:
对
训
练
样
本
的
类
标
记
稍
作
变
动
结
合
策
略
绝
对
多
数
投
票
法
相
对
多
数
投
票
法
加
权
投
票
法
代价
敏
感
学
习
定
义
:
代价
敏
感
学
习
的
⽬
标
是
最
⼩
化
分
类
器
的
总
代价
,
⽽
代价
不
敏
感
学
习
的
⽬
标
是
最
⼩
化
分
类
器
的
错
误
率
分
类
器
的
代价
数
据
获
取
代价
误
分
类
代价
类
依
赖
的
误
分
类
代价
:
采
⽤
最
⼩
化
期望
代价
的
原
则
来
进
⾏
分
类
样
本
依
赖
的
误
分
类
代价
性
能
评
估
指
标
:
误
分
类
总
代价
直
接
代价
敏
感
学
习
⽅
法
:
直
接
将
分
类
器
的
误
分
类
总
代价作
为
学
习
和
优
化
的
⽬
标
嵌
⼊
分
类
器
的
学
习
过
程
中
,
以使
得
分
类
器
本
⾝
具
有
代价
敏
感
性
阈
值
调
整
的
元
学
习
⽅
法
:
通过
调
整
分
类
器
的
判别
阈
值
将
代价
不
敏
感
的
分
类
器
转
化
成
代价
敏
感
的
分
类
器
再
平
衡
的
元
学
习
⽅
法
:
通过
再
平
衡
训
练
样
本
集
中不
同
类
的
误
分
总
代价
将
代价
不
敏
感
的
分
类
器
转
化
成
代价
敏
感
的
分
类
器
演
化
学
习
定
义
:
演
化
学
习
基
于
演
化
算
法
提
供
的
优
化
⼯
具
设计
机
器
学
习
算
法
演
化
算
法
:
或
称
“
进
化
算
法
”
,
它
是
⼀个
“
算
法
簇
”
,
其
灵
感
都
来
⾃
于
⼤
⾃
然
的
⽣
物
进
化
遗
传
算
法
:
遗
传
算
法
是
模
拟
⽣
物
在
⾃
然
环
境
中
的
遗
传
和
演
化
过
程
⽽
形
成
的
⼀
种
⾃
适
应
全
局
优
化
概
率
搜
索
算
法
遗
传
算
法
编
码
⼆
进
制
编
码
实
数
编
码
有
序
串
编
码
适
应
性
度
量
:
⽤
于
对
个
体
的
适
应
性
,
进
⾏
度
量
的
函
数
。
通
常
,
⼀个个
体
的
适
应度
值
越
⼤
,
它
被
遗
传
到
下⼀
代
种
群
中
的
概
率
也
就
越
⼤
。
原
始
适
应度
函
数
:
直
接
将
待
求
解
问
题
的
⽬
标
函
数
f(x)
定
义为
遗
传
算
法
的
适
应度
函
数
标
准
适
应度
函
数
:
对
原
始
适
应度
函
数
进
⾏
某
种
变
换
,
将
其
转
换
为
标
准
的
度
量
⽅
式
,
以
满
⾜
演
化
操
作
的
要
求
选
择
操
作
:
根
据
选
择
概
率
按
某
种
策
略
从
当
前
种
群
中
挑
选
出
⼀
定
数
⽬
的
个
体
,
使
它
们
能
够
有更
多
的
机
会
被
遗
传
到
下⼀
代
⽐
例
选
择
:
每
个个
体
被
选
中
的
概
率
与
其
适
应度
⼤
⼩
成
正
⽐
交
叉
操
作
:
按
照
某
种
⽅
式
对
选
择
的
⽗
代
个
体
的
染
⾊
体
的
部
分
基
因
进
⾏
交
叉
重
组
,
从
⽽
形
成
新
的
个
体
⼆
进
制
交
叉
实
值
交
叉
变
异
操
作
:
遗
传
算
法
中
的
变
异
操
作
增
加
了
算
法
的
局
部
随
机
搜
索
能
⼒
,
从
⽽
可
以
维
持
种
群
的
多
样
性
⼆
进
制
变
异
实
值
变
异
基
于
位
置
的
变
异
⽅
法
基
于
次
序
的
变
异
演
化
神
经⽹络
:
基
于
演
化
计
算
和
神
经⽹络
两
⼤
研
究
⽅
向
,
将
⼆
者
有机
融
合
⽽
产
⽣
的
⼀
种
全
新
神
经⽹络
模
型
初
始
权
值
阈
值
演
化
⽹络结
构
演
化
结
构
和
权
值
阈
值
同
时
演
化
学
习
规
则
演
化
强
化
学
习
定
义
:
是
⼀
种
从
环
境
状
态
到
⾏
为
映
射
的
学
习
,
⽬
的
是
使
动
作
从
环
境
中
获
得
的
累
积
回
报
值
最
⼤
⽬
的
:
寻
找
⼀个
最
优
策
略
,
使
得
Agent
在
运
⾏
中
所
获
得
的
累
计
期望
回
报
最
⼤
有
模
型
学
习
定
义
:
对
于
多
步
强
化
学
习
任
务
,
其
对
应
的
⻢
尔
可
夫
决
策
过
程
四
元
组
表
⽰
<S,A,R,P>
均
为
已
知
,
称
为
“
模
型
已
知
”
策
略
迭
代
算
法
值
迭
代
算
法
⽆
模
型
学
习
定
义
:
学
习
算
法
不
依
赖
环
境
建
模
,
则
称
为
“
⽆
模
型
学
习
”
,
或
称
模
型
⽆
关
的
学
习
,
是
在
不
知
道
⻢
尔
科
夫
决
策
过
程
的
情
况
下
学
习
到
最
优
策
略
蒙
特
卡
洛
采
样
:
MDP
是
通过
5
元
组
:
<S,P,A,R,
γ
>
来
做
决
策
的
异
策
略
蒙
特
卡
洛
强
化
学
习
同
策
略
蒙
特
卡
洛
强
化
学
习
时
序差
分
强
化
学
习
(
Temporal-Di
ff
erence
)
:
算
法
在
每
执
⾏
⼀
步
策
略
后
就
进
⾏
值
函
数
的
更
新
,
因
此
效
率
较
⾼
同
策
略
的
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