摘要：强化学习（英语：Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。强化学习是除了监督学习和非监督学习之外的第三种基本的机器学习方法。与监督学习不同的是，强化学习不需要带标签的输入输出对，同时也无需对非最优解的精确地纠正。。...强化学习（英语：Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。强化学习是除了监督学习和非监督学习之外的第三种基本的机器学习方法。与监督学习不同的是，强化学习不需要带标签的输入输出对，同时也无需对非最优解的精确地纠正。。
学习模型，包括一个集成模型，也可以使用Spark进行训练。 Python：Scikit-learn，一个用于Python机器学习的软件包，提供用于集成学习的软件包，包括用于Bagging和平均方法的软件包。 MATLAB：分类集成在统计和机器学习工具箱中实现。。
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xue xi mo xing ， bao kuo yi ge ji cheng mo xing ， ye ke yi shi yong S p a r k jin xing xun lian 。 P y t h o n ： S c i k i t - l e a r n ， yi ge yong yu P y t h o n ji qi xue xi de ruan jian bao ， ti gong yong yu ji cheng xue xi de ruan jian bao ， bao kuo yong yu B a g g i n g he ping jun fang fa de ruan jian bao 。 M A T L A B ： fen lei ji cheng zai tong ji he ji qi xue xi gong ju xiang zhong shi xian 。 。
极限学习机（英文：Extreme Learning Machines，缩写ELM），又名超限学习机，为人工智能机器学习领域中的一种人工神经网路模型，是一种求解单隐层前馈神经网路的学习演算法。极限学习机是用于分类、回归、聚类、稀疏逼近、压缩和特征学习的前馈神经网络，具有单层或多层隐层节点，其中隐层节点。
Keras是一个用Python编写的开源人工神经网络库，从2021年8月的版本2.6开始，它是在TensorFlow 2上建立的高层API；在版本2.4及以前能够在TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Theano或PlaidML（英语：PlaidML）多个后。
Apache MXNet是一个开源深度学习软体框架，用于训练及部署深度神经网络。MXNet具有可扩展性，允许快速模型训练，并支持灵活的编程模型和多种编程语言（包括C++、Python、Java、Julia、Matlab、JavaScript、Go、R、Scala、Perl和Wolfram语言）。。
（页面存档备份，存于互联网档案馆） 机器学习论文-CiteSeer （页面存档备份，存于互联网档案馆） Orange，使用Python脚本语言的机器学习组件和可视化编程接口 （页面存档备份，存于互联网档案馆） 计算机科学主题 信息技术主题 统计学主题 人工智能 深度学习 迁移学习 微调 (深度学习) 强化学习 贝叶斯学习 随机森林。
PyQt是Python语言的GUI编程解决方案之一。可以用来代替Python内置的Tkinter。其它替代者还有PyGTK、wxPython等。与Qt一样，PyQt是一个自由软件。PyQt是PyKDE的基础。 PyQt的开发者是英国的“Riverbank Computing”公司。与4。
Python（英国发音：/ˈpaɪθən/；美国发音：/ˈpaɪθɑːn/），是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python支持多种编程范型，包括结构化、过程式、反射式、面向对象和函数式编程。它拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。它。
生于英格兰萨默塞特，父亲为一保险员。后来，他进入剑桥大学唐宁学院学习法律，并加入了剑桥大学马戏团。1963年，克里斯大学毕业。1969年，与其他人共同组建喜剧表演团体“Monty Python's Flying Circus”。之后，他又拍摄了若干部喜剧电影，如《巨蟒和圣杯（英语：Monty Python and the Holy Grail）》（Monty。
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Anaconda是一个开源的Python和R语言的发行版本，用于计算科学（数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析），Anaconda致力于简化软件包管理系统和部署。Anaconda透过Conda进行软件包管理，并拥有许多适用于Windows、Linux和MacOS的数据科学软件包。。
斯坦福大学提供的无监督特征学习和深度学习教程 [6] （页面存档备份，存于互联网档案馆） 谷歌DistBelief框架 [7] （页面存档备份，存于互联网档案馆） Theano深度学习工具包（使用Python） [8] （页面存档备份，存于互联网档案馆） Deeplearning4j开源深度学习工具包（使用Java）。
引擎或代码类 Allegro游戏竞赛 SpeedHack Python PyWeek：学习和制作Python为基础的游戏，时间设置为7天的游戏竞赛。 PyDay：学习和制作Python为基础的游戏，时间设置为1天的游戏竞赛。 Ruby RubyDay：学习和制作Ruby为基础的游戏，时间设置为1天的游戏竞赛。。
Scikit-learn（曾叫做scikits.learn与sklearn）是用于Python编程语言的自由软件机器学习库。它包含了各种分类、回归和聚类算法，包括多层感知器、支持向量机、随机森林、梯度提升、k-平均聚类和DBSCAN，它被设计协同于Python数值库NumPy和和科学库SciPy。 scikit-learn计划开始于scikits。
PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch（英语：Torch (machine_learning)）库，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理。它最初由Meta Platforms的人工智能研究团队开发，现在属於Linux基金会的一部分。它是在修改后的。
Google JAX，是Google开发的用于变换数值函数的Python机器学习框架。它结合了修改版本的Autograd（自动通过函数的微分获得其梯度函数），和TensorFlow的XLA（加速线性代数）。它被设计为尽可能的遵从NumPy的结构和工作流程，并协同工作于各种现存的框架如TensorFl。
TensorFlow充当机器学习的核心平台和函数库。TensorFlow的API使用Keras来允许用户制作自己的机器学习模型。除了建造和训练它他们的模型之外，TensorFlow还能帮助装载数据来训练模型，并使用TensorFlow Serving来部署它。 TensorFlow提供了一个Python。
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周蟒，又名zhpy，是一个轻量的，与Python语言互相兼容的中文Python语言。让使用者可以使用纯中文语句（繁体或简体）来编写程式。目前主要適用於教学上。 周蟒中文程式语言目前已不再更新。提供电子书、API、完整测试用例的开放原始码中文程式语言。 周蟒中文程式语言的目標是协助使用者透过中文程式语言学习。
IDLE是Python的集成开发环境，内置于Python的官方实现中，“IDLE”代表“Integrated Development and Learning Environment”（集成开发与学习环境）。在许多Linux发行版中，IDLE可以作为Python软件包的一部分选择安装。IDLE使用Python与Tkinter。
Model，基于Python，9.0版加入） VEX（Vector EXpression） Houdini在9.0的时候加入了对Python的支持，成为替代HScript的脚本语言，为了保持文件在各版本间自上而下的兼容，HScript现在还是保留的，但推荐使用Python。你可以用python。
ANNOUNCE PyGTK 2.24.0 Free software主题 PyQt（Python包装的Qt工具） wxPython（Python包装的WX工具收集） PyGTK首页（页面存档备份，存于互联网档案馆） PyGTK常见问题 PyGTK教程（页面存档备份，存于互联网档案馆） PyGTK系列学习笔记。
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