在该项目中，你将使用强化学习算法，实现一个自动走迷宫机器人。如上图所示，智能机器人显示在右上角。机器人要尽量避开陷阱、尽快到达目的地。小车可执行的动作包括：向上走 u、向右走 r、向下走 d、向左走l。执行不同的动作后，根据不同的情况会获得不同的奖励，具体

plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,s=1,c=point_numbers,plt.scatter(rw.x_values[0],rw.y_values[0],s=50,edgecolor='none',plt.scat

本文实例讲述了Python实现重建二叉树的三种方法。分享给大家供大家参考，具体如下：。学习算法中，python 算法方面的资料相对较少，二叉树解析重建更少，只能摸着石头过河。通过不同方式遍历二叉树，可以得出不同节点的排序。本文采用前序遍历方式的排列，对已知

本文实例讲述了Python实现的求解最大公约数算法。分享给大家供大家参考，具体如下：。使用Python求解两个数的最大公约数的时候用到了前面介绍的分解质因式。比较令我开心的是之前学的一点Python集合处理功能居然在这个时候也派上了用场，小程序的完成让人感

本文实例讲述了Python实现针对给定单链表删除指定节点的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：。更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python数据结构与算法教程》、《Python加密解密算法与技巧总结》、《Python编码操作技巧

本文实例讲述了Python通过公共键对字典列表排序算法。分享给大家供大家参考，具体如下：。pprint #pprint模块的pprint()提供了打印出任何python数据结构类和方法。有时候会利用lambda表达式来取代itemgetter()的功能：但

本节内容：本节内容是根据上学期所上的模式识别课程的作业整理而来，第一道题目是Kmeans聚类算法，数据集是Iris，分类数k是3，数据维数是4。聚类算法是这样的一种算法：给定样本数据Sample，要求将样本Sample中相似的数据聚到一类。有了这个认识之后

本文实例讲述了Python使用matplotlib简单绘图。分享给大家供大家参考，具体如下：。import matplotlib.pyplot as plt #首先载入 matplotlib的绘图模块pyplot，并且重命名为plt。plot的前两个参数分

本文实例讲述了Python决策树和随机森林算法。分享给大家供大家参考，具体如下：。决策树和随机森林都是常用的分类算法，它们的判断逻辑和人的思维方式非常类似，人们常常在遇到多个条件组合问题的时候，也通常可以画出一颗决策树来帮助决策判断。本文简要介绍了决策树和

邻近算法，或者说K最近邻分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本

在机器学习领域，支持向量机SVM是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。SVM可以表示为凸优化问题，因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。 SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力。尽管如此，用户必须提供其他

决策树――是一种被广泛使用的分类算法。在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。事实上，决策树叶子节点表示已经都属于相同类别，因此信息熵一定为0。因此选择A1划分后的信息熵为每个子节点的信息熵所占比重的加权

C4.5算法是用于生成决策树的一种经典算法，是ID3算法的一种延伸和优化。C4.5算法对ID3算法主要做了一下几点改进：。通过信息增益率选择分裂属性，克服了ID3算法中通过信息增益倾向于选择拥有多个属性值的属性作为分裂属性的不足； 能够处理离散型和连续型的

逆向最大匹配分词是中文分词基本算法之一，因为是机械切分，所以它也有分词速度快的优点，且逆向最大匹配分词比起正向最大匹配分词更符合人们的语言习惯。逆向最大匹配分词需要在已有词典的基础上，从被处理文档的末端开始匹配扫描，每次取最末端的i个字符作为匹配字段，若匹

真正意义上的随机数在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数

本文实例讲述了Python实现获取磁盘剩余空间的2种方法。分享给大家供大家参考，具体如下：。""" Return the TotalSize of a shared drive [GB]""".

本文主要是实现了一个简单的命令词识别程序，算法核心一是提取音频特征，二是用DTW算法进行匹配。当然，这样的代码肯定不能用于商业化，大家做出来玩玩娱乐一下还是不错的。音频识别，困难不小，其中提取特征的难度在我听歌识曲那篇文章里能看得出来。和之前的听歌识曲一样

它的使用场景是：在有限的空间中存储对象时，当空间满时，会按一定的原则删除原有的对象，常用的原则（算法）有LRU，FIFO，LFU等。在计算机的Cache硬件，以及主存到虚拟内存的页面置换，还有Redis缓存系统中都用到了该算法。我在一次面试和一个笔试时，也

本文实例讲述了python实现马耳可夫链算法的方法。分享给大家供大家参考。在《程序设计实践》的书中，第三章分别用C语言，C++，AWK和Perl分别实现了马耳可夫链算法，来通过输入的文本，“随机”的生成一些有用的文本。w1, w2 = w2, t希望本文所

在较早的一遍文章中，我曾经提到过我已经写了一个属于自己的排序算法，并且认为需要通过一些代码来重新回顾一下这个排序算法。对于我所完成的工作，我核实并且保证微处理器的安全。为了增加CPU的整体覆盖范围，我们启动一个被称作复原的行为――所有的测试都运行，并且它们