我一直在尝试使用“深度Q学习”构建一个模型，其中我有大量Action(2908)。在使用标准DQN取得了一些有限的成功之后:(https://www.cs.toronto.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf)，我决定做更多的研究，因为我认为Action空间太大而无法进行有效的探索。然后我发现了这篇论文:https://arxiv.org/pdf/1512.07679.pdf他们使用Actor-评论家模型和策略梯度，然后导致我:https://arxiv.org/pdf/1602.01783.pdf他们使用策略梯度来获得比整体DQN更好的结果。我发现一些网站在Keras中实现
我一直在尝试使用“深度Q学习”构建一个模型，其中我有大量Action(2908)。在使用标准DQN取得了一些有限的成功之后:(https://www.cs.toronto.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf)，我决定做更多的研究，因为我认为Action空间太大而无法进行有效的探索。然后我发现了这篇论文:https://arxiv.org/pdf/1512.07679.pdf他们使用Actor-评论家模型和策略梯度，然后导致我:https://arxiv.org/pdf/1602.01783.pdf他们使用策略梯度来获得比整体DQN更好的结果。我发现一些网站在Keras中实现
许多scikit-learn函数都有一个verbose参数，根据他们的文档，“[c]控制详细程度:越高，消息越多”(例如，GridSearchCV)。很遗憾，没有提供关于允许使用哪些整数(例如，用户可以将详细程度设置为100吗？)以及哪些详细程度对应于哪些整数的指导。我在文档中的任何地方都找不到此信息。我的问题是，哪些整数映射到哪些详细程度？ 最佳答案 正如文档字符串所说，更高的整数映射到更高的详细程度。您可以设置详细度=100，但我很确定它与详细度=10相同。如果您正在寻找每个整数的每个估计器的确切打印内容列表，您必须查看源代码。
许多scikit-learn函数都有一个verbose参数，根据他们的文档，“[c]控制详细程度:越高，消息越多”(例如，GridSearchCV)。很遗憾，没有提供关于允许使用哪些整数(例如，用户可以将详细程度设置为100吗？)以及哪些详细程度对应于哪些整数的指导。我在文档中的任何地方都找不到此信息。我的问题是，哪些整数映射到哪些详细程度？ 最佳答案 正如文档字符串所说，更高的整数映射到更高的详细程度。您可以设置详细度=100，但我很确定它与详细度=10相同。如果您正在寻找每个整数的每个估计器的确切打印内容列表，您必须查看源代码。
我有一个类不平衡问题，并且一直在使用scikit-learn(>=0.16)中的实现来试验加权随机森林。我注意到该实现在树构造函数中采用class_weight参数，在fit方法中采用sample_weight参数来帮助解决类不平衡问题。不过，这两者似乎相乘以决定最终权重。我无法理解以下内容:在树的构建/训练/预测的哪些阶段使用了这些权重？我看过一些关于加权树的论文，但我不确定scikit实现了什么。class_weight和sample_weight到底有什么区别？ 最佳答案 RandomForests是建立在树上的，树上有很好的
我有一个类不平衡问题，并且一直在使用scikit-learn(>=0.16)中的实现来试验加权随机森林。我注意到该实现在树构造函数中采用class_weight参数，在fit方法中采用sample_weight参数来帮助解决类不平衡问题。不过，这两者似乎相乘以决定最终权重。我无法理解以下内容:在树的构建/训练/预测的哪些阶段使用了这些权重？我看过一些关于加权树的论文，但我不确定scikit实现了什么。class_weight和sample_weight到底有什么区别？ 最佳答案 RandomForests是建立在树上的，树上有很好的
我搜索了sklearndocsforTimeSeriesSplit和docsforcross-validation但我还没有找到一个可行的例子。我使用的是sklearn0.19版。这是我的设置importxgboostasxgbfromsklearn.model_selectionimportTimeSeriesSplitfromsklearn.grid_searchimportGridSearchCVimportnumpyasnpX=np.array([[4,5,6,1,0,2],[3.1,3.5,1.0,2.1,8.3,1.1]]).Ty=np.array([1,6,7,1,2,3
我搜索了sklearndocsforTimeSeriesSplit和docsforcross-validation但我还没有找到一个可行的例子。我使用的是sklearn0.19版。这是我的设置importxgboostasxgbfromsklearn.model_selectionimportTimeSeriesSplitfromsklearn.grid_searchimportGridSearchCVimportnumpyasnpX=np.array([[4,5,6,1,0,2],[3.1,3.5,1.0,2.1,8.3,1.1]]).Ty=np.array([1,6,7,1,2,3
我在.csv文件中有一个数据集(dataTrain.csv和dataTest.csv)，格式如下:Temperature(K),Pressure(ATM),CompressibilityFactor(Z)273.1,24.675,0.806677258313.1,24.675,0.888394713...,...,...并且能够使用此代码构建回归模型和预测:importpandasaspdfromsklearnimportlinear_modeldataTrain=pd.read_csv("dataTrain.csv")dataTest=pd.read_csv("dataTest.cs
我在.csv文件中有一个数据集(dataTrain.csv和dataTest.csv)，格式如下:Temperature(K),Pressure(ATM),CompressibilityFactor(Z)273.1,24.675,0.806677258313.1,24.675,0.888394713...,...,...并且能够使用此代码构建回归模型和预测:importpandasaspdfromsklearnimportlinear_modeldataTrain=pd.read_csv("dataTrain.csv")dataTest=pd.read_csv("dataTest.cs
