强化学习
知识回顾
- 机器学习方法
强化学习
马尔可夫决策
- S是离散状态；A可能是离散，也可能是连续的；P通常用来描述模型
- 马尔可夫假设：状态不断转移，随着时间可以写成St→St+1→St+2，而在St+2这个时间段时若给定了St+1状态，那么它跟St及以前的状态是没有关系的。
- 在马尔可夫决策过程中，最终需要求解一个策略，它是行动和状态之间的映射，分为确定性策略和随机性策略
- 目标
强化学习的方法分类
- 状态价值函数
- 状态-行动价值函数
QLearning
- 引入参数学习
- 基于策略方法
小结
- 机器学习/数据科学的知识体系
数学方面：微积分，概率论，优化方法，统计学
计算机方面：python，数据结构与算法，数据库
数据方面：数据采集，数据管理，数据清洗，数据可视化，分布平台（Hadoop，Spark，Flink）
行业认识：对涉及的领域要有一定的理解，并将其他知识融入进去
- 学习建议
