游戏AI行为决策——HTN前言HierarchicalTaskNetwork（分层任务网络），简称HTN，与行为树、GOAP一样，也是一种行为决策方法。在《地平线：零之曙光》、《变形金刚：塞伯坦的陨落》中都有用它来制作游戏敌人的AI（我一个都没玩过捏。比起其它行为决策方法，HTN有个十分鲜明的特点：推演。HTN允许我们把要做的事以高度复杂的「复合任务」来表示，而不是单单一个行为。什么意思呢？无论是有限状态机状态的转换，还是行为树节点的切换，大多时候只是从一个执行动作变为执行另一个动作。而HTN的一次规划，可以一口气规划出包含好几个动作的「复合任务」，你看到它做出的新动作，也不过是之前就计划好的
作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍大数据时代已经到来了，在这个信息化时代，智能决策与市场营销变得尤其重要，基于大数据的智能决策系统对我们的生活、工作、社会、经济产生深远影响。那么如何设计一个真正具有竞争力的大数据智能决策系统架构呢？决策系统与市场营销是一个综合性研究方向，涵盖了现代决策系统发展的多个方面，包括人工智能、机器学习、大数据分析、电子商务、物流管理、零售业务管理等多个领域。随着决策系统的发展，复杂性越来越高，需要多种知识体系的协调配合才能完成任务。因此，精准有效的营销手段显得尤为重要。比如，企业应当定期收集用户反馈并及时回应，向消费者提供实时的商品咨询服务，并通过分析不同维度的
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（该文为个人的一个记录，也许有错，可以参考下）决策树模型建立1.点击源、Excel，在空白处得到一个Excel点击生成的Excel，导入要处理的数据，再点确定 PS：点击上图中的预览可以查看表格数据 2.点击字段选项、类型，在空白得到一个类型图标 点生成的类型图标，点选取值，选择输入的数据和要预测的目标（目标测量要为分类，不能是连续），最后点确定即可。3.点击分区，在空白处得到分区图标 点生成的分区图标，一般训练、测试分区设为70:30，之后可以根据所需调整比例，最后点确定 4.点建模、C5.0, 点得到的C5.0，点击运行，得到结果 5.点击结果，得到下图 预测变量重要性图（个人感觉就是一
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~超参数调优超参数调优需要依靠试验的方法，以及人的经验。对算法本身的理解越深入，对实现算法的过程了解越详细，积累了越多的调优经验，就越能够快速准确地找到最合适的超参数试验的方法，就是设置了一系列超参数之后，用训练集来训练并用验证集来检验，多次重复以上过程，取效果最好的超参数。训练数据的划分可以采用保持法，也可以采用K-折交叉验证法。超参数调优的试验方法主要有两种：网格搜索和随机搜索。网格搜索网格搜索法将各超参数形成的空间划分为若干小空间，在每一个小空间上取一组值作为代表进行试验。取效果最好的那组值作为最终的超参数值。这种暴力的方法，只适合于小样
一、随机现象 随机现象在某时刻t的取值是一个向量随机变量，用,表示，所有可能的状态组成状态集合S。随机现象便是状态的变化过程。在某时刻t的状态,通常取决于时刻之前的状态。我们将已知历史信息(,....,)时下一个时刻的状态为S的概率表示成P(|,....,)。二、马尔可夫性质 当且仅当某时刻的状态只取决于上一时刻的状态时，一个随机过程被称为具有马尔可夫性质，用公式表示为。也就是说，下一刻状态只取决于当前状态，而不会受到之前状态的影响。 马尔可夫性质可以大大的简化运算，因为只要已知当前状态信息就可以求未来状态。但是，这并不意味着具有马尔可夫性质的这个随机过程与历
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