機械学習の理論と実践
This document introduces deep reinforcement learning and provides some examples of its applications. It begins with backgrounds on the history of deep learning and reinforcement learning. It then explains the concepts of reinforcement learning, deep learning, and deep reinforcement learning. Some example applications are controlling building sway, optimizing smart grids, and autonomous vehicles. T
個人的なSVMへの理解。 - お前の血は何色だ!! 4
個人的にはこんな感じで理解している。 間違っていたらごめんねー。 境界を決める 10円から10000円まであります。 あなたは道でお金を落としたとします。 いくらまでなら我慢できますか？いくら以上は悲しいですか？ 10円 50円 100円 500円 1000円 5000円 10000円いろんな人に聞いてみる。 Aさん:俺は1000円が基準、1000円以上は悲しい。逆に500円までなら我慢できる。 なるほど。Aさんは1000円以上は悲しいらしい。 よって、基準はこうなる。 10円 50円 100円 500円 |Aさん基準| 1000円 5000円 10000円この基準により、基準より左側の金額だったら悲しくない。 100円落としても悲しくないし、50円落としても悲しくない。 逆に、基準の右側では悲しい。 5000円落としても悲しいし、10000円落としても悲しい。 別の人にも聞いてみる。 B
svm数式を一切使用しないSVMの話 間違っていたらごめんね!! - お前の血は何色だ!! 4
前に書いていた奴をまとめて prezi にしてみた。 http://d.hatena.ne.jp/rti7743/20100418/1271603136 svm数式を一切使用しないSVMの話 on Prezi
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