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马尔可夫决策过程新上映_马尔可夫决策过程模型(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

马尔可夫决策过程

马尔可夫链代码详解𐟔 𐟓š 马尔可夫链与空间马尔可夫链的Matlab代码详解 𐟔 探索马尔可夫链的奥秘，从基础到高级，我们为你准备了丰富的Matlab代码。这些代码涵盖了马尔可夫链和空间马尔可夫链的各种应用，让你能够深入理解并实践这一强大的统计工具。 𐟌 空间马尔可夫链需要空间权重矩阵，包括01邻接矩阵、反地理距离矩阵、经济距离矩阵以及地理经济嵌套矩阵。我们的代码附带案例，让你能够直观地看到如何在实际问题中使用这些矩阵。 𐟓ˆ 无论是入门级的马尔可夫过程，还是高级的马尔可夫决策过程，我们的代码都能为你提供全面的支持。通过贝尔曼期望方程，你可以看到即时奖励与状态转移的关系，以及长期奖励的计算方法。 𐟛 ️ 我们的代码不仅包括基础的马尔可夫链模型，还扩展到了空间马尔可夫链，让你能够处理更复杂的数据和问题。无论是动态规划、动作选择，还是状态转移概率的计算，我们的代码都能为你提供有力的支持。 𐟌 如果你对马尔可夫链和空间马尔可夫链有深入的兴趣，或者正在进行相关的研究，那么我们的代码将是你不可或缺的工具。快来咨询我们，获取更多信息和帮助吧！

2023年机器学习必知的12大经典算法最近在网上看到一篇关于机器学习算法的总结，感觉非常适合作为复习资料。这篇文章详细解析了四大类学习方式和十二大经典算法。四大学习方式𐟑‡ 监督式学习监督式学习算法依赖于目标变量（因变量）和预测变量（自变量）。常见的算法包括回归模型、决策树、随机森林、K邻近算法和逻辑回归等。无监督式学习无监督式学习主要用于对总体对象进行分类，特别是在客户分类上有广泛应用。常见的算法有关联规则和K-means聚类算法。半监督学习半监督学习的需求非常强烈，因为现实中往往能收集到大量未标记样本，但标记这些样本需要耗费大量人力物力。例如，在医学影像分析中，对影像的疾病标记需要专家人工进行。强化学习强化学习算法可以训练程序做出某一决定。常见的算法有马尔可夫决策过程。十二大经典算法𐟑‡ 回归算法回归算法试图通过衡量误差来探索变量之间的关系。常见的算法包括最小二乘法、逻辑回归、逐步式回归、多元自适应回归样条和本地散点平滑估计。基于实例的算法这类算法常用于建立决策模型。常见的算法有k-Nearest Neighbor (KNN)、学习矢量量化（Learning Vector Quantization，LVQ）和自组织映射算法（Self-Organizing Map，SOM）。正则化方法正则化方法是其他算法（通常是回归算法）的延伸，根据算法的复杂度进行调整。常见的算法有Ridge Regression、Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）和弹性网络（Elastic Net）。决策树算法决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，常用于解决分类和回归问题。常见的算法有分类及回归树。贝叶斯方法贝叶斯方法主要用于解决分类和回归问题。常见的算法有朴素贝叶斯算法和平均单依赖估计。这些只是其中的一部分算法，篇幅有限无法一一列出！希望这篇文章能帮助你更好地理解机器学习的各种算法。

寒假数据科学科研项目，提升留学竞争力！很多数据科学专业的同学可能不知道，其实这个专业出国留学有很多选择！不同于其他专业，数据科学在国外的机会特别多，尤其是美国、英国和澳洲，关于AI的项目也非常丰富。虽然竞争激烈，但只要你有一定的软实力，申请到好的学校还是很有希望的！ 𐟌Ÿ 适合人群：计算机科学机器学习数据科学数据分析深度学习人工智能数据结构与算法编程语言自然语言处理 𐟓š 项目简介：这个项目主要涉及深度学习和强化学习的核心理论和技能，包括多臂老虎机问题、遗传算法、强化学习框架、Q-learning、行动者-批评（actor-critic；AC）模型、马尔可夫决策过程、优化控制、策略梯度方法等。学生需要通过项目了解如何开发基于强化学习的生产力软件，最终提交个性化研究课题报告并进行成果展示。个性化研究课题参考：强化学习在博弈论中的应用：类alpha算法开发利用经验留存解决强化学习所需样本太多问题的可行性分析强化学习中的机器奖励设置方法迭代为强化学习过拟合的特定场景重新建模的自动过程研究具有精确尺度估计的动作-评价网络结构与强化学习优势函数 𐟑袀𐟏력Ｅ𘈧𛋯𜚊Patrick导师是牛津大学统计学系的终身正教授，曾荣获牛津大学杰出教学奖。他毕业于普林斯顿大学，获得运筹学与金融工程博士学位。之后，Patrick加入了耶鲁大学的耶鲁网络科学研究所，并在电子工程系做了两年的博士后，任教于耶鲁大学计算机科学系。 𐟎 项目收获： 7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习，共125课时项目报告优秀学员可获得主导师的推荐信 EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导（可用于申请）结业证书成绩单无论你是想提升留学背景还是增加科研经验，这个项目都是一个不错的选择！

强化学习入门必读：7本经典书籍推荐强化学习（RL）的核心模型是马尔可夫决策过程（MDP）。以下是一些经典强化学习书籍，帮助你深入了解这个领域：《控制系统与强化学习》 𐟚€ RL的最终目标是实现真正的自动化控制。这本书展示了如何让一个RL算法在没有任何物理、生物或医学知识的情况下，调整自己成为一个超级控制器，例如最平稳的太空之旅或最专业的微外科医生。《联邦学习》 𐟌 随着用户隐私保护意识的提高，越来越多的科技公司开始关注数据隐私。这本书详细介绍了联邦学习的原理和应用，适合计算机科学、人工智能和机器学习专业的学生，以及大数据和AI应用程序的开发人员。《强化学习第2版》 𐟓š 这本书深度剖析了强化学习的基础理论，从基本思想到马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等核心概念和方法。大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心算法细节。《强化学习原理与Python实现》 𐟒𛊨🙦œ줹槐†论完备，涵盖了主流经典强化学习算法和深度强化学习算法。实战性强，基于Python、Gym、TensorFlow 2、AlphaZero等构建，配套代码与综合案例，非常适合实战操作。《深度学习图解》 𐟖寸这本书以图解方式指导你从最基础的每一行代码开始搭建深度学习网络。经验丰富的深度学习专家Andrew W. Trask以有趣的图解方式揭开深度学习的神秘面纱，让你亲身体会训练神经网络的每个细节。《深入理解XGBoost高效机器学习算法与进阶》 𐟓ˆ 这本书以机器学习基础知识做铺垫，深入剖析XGBoost的原理、分布式实现、模型优化、深度应用等，帮助你深入理解高效机器学习算法。《图神经网络导论》 𐟌 这本书由清华大学刘知远力作，全面介绍了图神经网络（GNN）的原理和应用场景。前沿、全面、新增内容，适合多位AI先锋学者推荐。这些书籍涵盖了强化学习的基础理论、经典算法、深度学习和机器学习等多个方面，帮助你从入门到精通强化学习。

[LG]《SMART: Self-learning Meta-strategy Agent for Reasoning Tasks》R Liu, K Shridhar, M Prajapat, P Xia, M Sachan [ETH Zurich & Microsoft] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

强化学习：探索与利用的完美平衡 𐟎## 1️⃣ 探索与利用的智慧 𐟧銊强化学习（RL）的核心在于探索未知与利用已知之间的平衡。就像在一片森林中寻找宝藏，既要勇敢地探索新的路径，又要明智地利用已有的地图。这种“探索-利用”的平衡在多臂老虎机问题和有限马尔可夫决策过程（MDP）中得到了广泛的应用。 2️⃣ 行为主义的启示 𐟏… RL的理论基础深受心理学行为主义理论的影响。它探讨了生物如何在环境的奖励或惩罚下逐渐形成最有利的行为模式。这种思想在RL中得到了完美的体现，通过不断地试错和学习，智能体能够逐渐适应环境，做出最优的决策。 3️⃣ 多领域的广泛应用 𐟌 由于RL的通用性，它已被广泛应用于各种领域，如博弈论、控制论、运筹学等。在某些情况下，RL甚至被称为“近似动态规划”。无论是在复杂的游戏环境中，还是在工业自动化控制中，RL都展现出了其强大的能力和潜力。 4️⃣ 与其他机器学习方法的结合 𐟔犊在机器学习的背景下，环境常被抽象为马尔可夫决策过程（MDP）。许多RL算法基于这一模型，但与传统动态规划不同的是，RL不需要对MDP有完全的理解，而是更灵活地处理大规模MDP。这种灵活性使得RL能够更好地适应各种复杂的环境和任务。 5️⃣ 未来的方向与无限的可能 𐟌Ÿ 强化学习是一个充满活力和潜力的领域。随着技术的不断进步，RL的应用将更加广泛和深入。在未来的文章中，我们将继续深入探讨RL的经典论文和算法，共同揭示这一领域的更多精彩内容。𐟚€𐟌

马尔可夫链入门指南：一张图搞定！嘿，大家好！今天我们来聊聊马尔可夫链，这个东西听起来有点高大上，但其实它在很多领域都有应用，比如经济学、运筹学和人工智能。别担心，我会尽量用简单易懂的语言来解释。马尔可夫性质（Markov Property）𐟎斥…ˆ，什么是马尔可夫性质呢？简单来说，就是未来的状态只依赖于当前状态，而与之前的历史状态无关。这种性质被称为“无后效性”。举个例子，抛硬币的结果只取决于当前的状态（正面还是反面），而不受之前抛硬币的结果影响。马尔可夫决策过程（MDP）𐟧鬥𐔥磻륆𓧭–过程（MDP）是马尔可夫性质在决策问题中的应用。它由四个基本组成部分：状态、动作、奖励和概率。状态转移概率描述了从一个状态转移到另一个状态的概率。奖励与状态转移相伴生，表示在状态转移时获得的即时奖励。长期奖励则考虑了从当前状态出发所有可能的状态转移链的期望奖励。贝尔曼期望方程（Bellman Expectation Equation）𐟓ˆ 贝尔曼期望方程描述了在给定策略下，一个状态的价值函数（或效用）等于在该状态下立即获得的奖励加上未来状态价值的期望值。简单来说，就是你现在所处的状态的价值取决于你从这个状态出发所能获得的所有可能奖励的期望值。策略（Policy）𐟓 策略定义了在每个状态下应采取的动作。策略可以是确定性的（每种状态下只做一种动作）或随机性的（每种状态下有多种动作选择）。价值函数（Value Function）𐟒𐊤𛷥€𜥇𝦕𐨯„估了从特定状态开始并遵循特定策略所能获得的期望总奖励。它可以用来评价状态的质量。长期奖励（Return）𐟏† 长期奖励考虑了从当前状态出发所有可能的状态转移链的期望奖励总和。这就像是你在玩游戏时，不仅关心当前得到的奖励，还关心整个游戏过程中能得到的总奖励。状态转移链（Chain of Transitions）𐟔„ 状态转移链描述了从初始状态出发，通过一系列状态转移所能到达的所有可能状态序列。就像你在玩跳棋时，每一步的选择都会影响最终的结果。马尔可夫奖励过程（MRP）与MDP的区别𐟔 马尔可夫奖励过程（MRP）关注状态转移和伴随的奖励，而MDP在此基础上增加了动作的概念，允许决策者在每个状态下选择不同的动作，从而影响状态转移和奖励。隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）𐟕𕯸‍♂️ 隐马尔可夫模型是一种特殊类型的马尔可夫过程，其中状态不是直接可观察的，而是通过观测序列来推断状态。这就像你在解谜游戏时，需要通过观察线索来推测隐藏的状态。总结𐟓š 通过这些概念，MDP为解决具有不确定性和决策性质的问题提供了一个强大的框架。它广泛应用于经济学、运筹学、人工智能等领域。希望这篇文章能帮你更好地理解马尔可夫链，下次再听到这个词时，不再一头雾水啦！

这本书让你掌握量化交易的精髓！如果你对量化交易感兴趣，那么这本书绝对是你的不二之选——《Foundations of Reinforcement Learning with Applications in Finance》。这本书不仅揭示了强化学习的神秘面纱，还将其应用在金融领域，尤其是量化交易中，展现出了强大的威力。 𐟓š 本书的作者是Ashwin Rao和Tikhon Jelvis，他们在数学和计算机科学领域有着深厚的背景。他们强调了强化学习在解决涉及不确定性下的顺序最优决策问题的巨大潜力。这本书不仅适合作为强化学习课程的主要教材，还能让你在面试时更有底气。 𐟌Ÿ 本书的特色在于它将理论、数学、编程和算法与真实的金融细节相结合，同时保持了简单直观的理解。每个金融交易问题都被建模为马尔可夫决策过程（MDP），然后使用强化学习算法来解决。 𐟒𛠦�䖯𜌨🙦œ줹樿˜提供了丰富的Python代码实现，帮助读者更好地理解和应用强化学习算法。作者还提供了在线的代码库，以便读者可以直接访问和运行这些示例。总的来说，《Foundations of Reinforcement Learning with Applications in Finance》是一本深入浅出的强化学习教材，它不仅适合金融领域的专业人士，也适合对强化学习感兴趣的留学生们。如果你想深入学习量化交易，这本书绝对是你的不二之选！

听说了吗？中国建设银行居然申请了“一种催收方式的确定方法”的专利，利用人工智能来催债了！这究竟是科技的进步，还是道德的滑坡？据国家知识产权局信息显示，中国建设银行在2024年8月申请了一项名为“一种催收方式的确定方法、装置、设备及介质”的专利，公开号为CN 118941380 A。这项专利涉及人工智能领域，具体用于提高催收方式确定的准确度。那么，它是如何实现的呢？简单来说，该方法会先获取目标对象的信息以及其所处的违约阶段，然后将这些信息输入到催收方式确定模型中。这个模型是基于违约处置的马尔可夫决策过程（MDP）获得的，能够计算出目标对象对应的目标催收方式，而这个目标催收方式对应的目标数值是最大的，这个数值与还款金额和还款延期时间都有关系。简单来说，就是通过算法来找到最适合目标对象的催收方式，从而达到更好的催收效果。这项专利的公开，引发了广泛关注和讨论。有人担忧，这样的催收方式是否过于“智能化”，会不会侵犯个人隐私？也有人认为，这是银行为了应对不良贷款问题而采取的必要措施。无论如何，科技正在改变我们的生活方式，包括催收行业。对于这项专利，你有什么看法呢？是支持还是反对？欢迎在评论区留言，一起探讨这个话题。感谢大家的观看，我们下期再见！#热点引擎计划#

强化学习入门指南：为什么你需要它？嘿，大家好！今天我要和你们聊聊强化学习，这个在机器学习领域里越来越火的东西。为什么你突然需要了解强化学习呢？别急，咱们一步步来。强化学习是什么？𐟤” 首先，强化学习是一种让机器通过试错来学习的方法。简单来说，就是给机器一个环境，让它自己探索、自己学习如何在这个环境中做出正确的决策。听起来有点神奇吧？其实它已经在很多领域得到了应用，比如游戏AI、自动驾驶、医疗诊断等等。为什么现在需要强化学习？𐟚€ 为什么现在突然强调强化学习的重要性呢？其实是因为我们面临的问题越来越复杂，传统的机器学习方法已经难以应对。强化学习能够通过试错来找到最优解，这在很多问题上都非常有用。强化学习的基础知识𐟓š 这本书会带你从零开始了解强化学习的基础知识。比如什么是马尔可夫决策过程（MDP）、动态规划、蒙特卡洛方法等等。这些概念看起来可能有点绕，但别担心，书里会详细解释。深入探索算法𐟔 接下来，我们会深入研究基于值函数和政策梯度的算法。这些算法是强化学习的核心，理解它们对于掌握强化学习至关重要。先进技术的应用𐟌 最后，我们会看到一些先进的强化学习解决方案，比如元学习、分层学习、多智能体等等。这些技术在很多实际问题中都非常有用。总结𐟓 总的来说，这本书会带你从零开始了解强化学习的基础知识，深入探索各种算法，并应用一些先进的解决方案。无论你是机器学习的新手还是老手，这本书都会对你有所帮助。希望你们喜欢这本书的分享！如果有任何问题或者想要了解更多，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

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