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Q学习（Q-learning）入门小例子及python实现一、从马尔科夫过程到Q学习#有一定基础的读者可以直接看第二部分Q学习（Q-learning）算法是一种与模型无关的强化学习算法，以马尔科夫决策过程（MarkovDecisionProcesses,MDPs）为理论基础。标准的马尔科夫决策过程可以用一个五元组<S,A,P,R,γ>表示，其中：S是一个离散有界的状态空间； A是一个离散的动作空间； P为状态转…

强化学习 Q学习原理及例子（离散）附matlab程序原文地址：http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm这篇教程通过简单且易于理解的实例介绍了Q-学习的概念知识，例子描述了一个智能体通过非监督学习的方法对未知的环境进行学习。假设我们的楼层内共有5个房间，房间之间通过一道门相连，正如下图所示。我们将房间编号为房间0到房间4，楼层的外部可以被看作是一间大房间，编号为5。注

jQuery.validationEngine.js学习[通俗易懂]项目中使用到了这个插件，抽了个空，看了一下。(function($){varmethod={}$.fn.validationEngine=function(){}$.validationEngine={}$(function(){$.validationEngine.defaults.promptPosition=methods.isRTL()?’topLeft’:

机器学习案例——鸢尾花数据集分析    前几天把python基础知识过了一遍，拿了这个小例子作为练手项目，这个案例也有师兄的帮助，记录完，发现代码贴的很多，文章有点长，为了节省篇幅，有一些说明就去掉了，毕竟鸢尾花数据集比较经典，网上能找到很多和我差不多的案例。还有就是发现一个新的markdown排版工具，今天想试试效果。数据来源    首先说一下，该数据集来源于网络。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数……

MySQL详细学习教程（建议收藏）目录1、初识数据库1.1、什么是数据库1.2、数据库分类1.3、相关概念1.4、MySQL及其安装1.5、基本命令2、操作数据库2.1、操作数据库2.2、数据库的列类型2.3、数据库的字段属性2.4、创建数据库表2.5、数据库存储引擎2.6、修改数据库3、MySQL数据管理3.1、外键3.2、DML语言1.添加insert2.修改update3.删除delete4、DQL查询数据4.1、基础查询4.2、条件查询4.3、分组查询4.4、连接查询4.5、排序和分页4.6、子查询4.7、MySQL函

Q学习和深度Q学习（DQN）论文笔记「建议收藏」Q学习（Q-learning）强化学习中有个很重要的递归关系，贝尔曼方程（BellmanEquation）：Qπ(st,at)=E[r+γE[Qπ(st+1,at+1)]]Q^\pi(s_t,a_t)=E[r+\gammaE[Q^\pi(s_{t+1},a_{t+1})]]Qπ(st​,at​)=E[r+γE[Qπ(st+1​,at+1​)]]这个公式实际上也揭露了状态的马尔科夫性质，也…

Q学习（Q learning） 强化学习的简单例子 Matlab实现 可视化「建议收藏」参考链接：https://blog.csdn.net/Maggie_zhangxin/article/details/73481417实现的内容很简单，存为.m文件可以直接在matlab上运行，就是利用Q学习（Qlearning）完成自主路径寻优简单示例，并进行可视化，Q学习部分参考了如上链接中的内容，供大家交流学习使用，请多提宝贵意见如图为最终路径，红色方框代表机器人，绿色区域代表障碍…

MATLAB强化学习入门——三、深度Q学习与神经网络工具箱零、为什么需要深度Q学习上一期的文章《网格迷宫、Q-learning算法、Sarsa算法》的末尾，我们提到了Q学习固有的缺陷：由于智能体(agent)依赖以状态-动作对为自变量的Q函数表(QFunctionTable)来形成对当前状态的估计，并以此为依据利用策略π选择动作。Q函数表就必须包含智能体在环境中所可能出现的所有动作-状态对及其对应Q值。显然，当一个多步决策问题变得足够复杂甚至变为连…

STM32CubeMX学习笔记（26）——SDIO接口使用(读写SD卡)一、SDIO简介SD卡(SecureDigitalMemoryCard)在我们生活中已经非常普遍了，控制器对SD卡进行读写通信操作一般有两种通信接口可选，一种是SPI接口，另外一种就是SDIO接口。SDIO全称是安全数字输入/输出接口，多媒体卡(MMC)、SD卡、SDI/O卡都有SDIO接口。MMC卡可以说是SD卡的前身，现阶段已经用得很少。STM32F10x系列控制器有一个SDIO主机接口，它可以与MMC卡、SD卡、SDI/O卡以及CE-A

强化学习——Q学习算法「建议收藏」强化学习的一些相关概念智能体（Agent）：智能体对环境进行观察，决策出行动，获得一个从环境返回的奖励决策（Decision）：意识层面的行动（Action，a）：物质层面的环境（Environment）：与智能体交互的对象状态（State，s）：是历史信息的函数，包含所有已有的信息。奖励（Reward，R）：是智能体采取行动后环境的一个反馈策略（Policy）：是状态到动作的函数价值函数（Valuefunction）：是评价状态的一个指标模型（Model）：是个体对环境的建模