如果你也在 怎样代写强化学习Reinforcement learning COMP4702这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。强化学习Reinforcement learning是机器学习的一个领域，涉及到智能代理应该如何在环境中采取行动，以使累积奖励的概念最大化。强化学习是三种基本的机器学习范式之一，与监督学习和无监督学习并列。
强化学习Reinforcement learning与监督学习的不同之处在于，不需要标记的输入/输出对，也不需要明确纠正次优的行动。相反，重点是在探索（未知领域）和利用（现有知识）之间找到平衡。部分监督RL算法可以结合监督和RL算法的优点。环境通常以马尔科夫决策过程（MDP）的形式陈述，因为许多强化学习算法在这种情况下使用动态编程技术。经典的动态编程方法和强化学习算法之间的主要区别是，后者不假定知道MDP的精确数学模型，它们针对的是精确方法变得不可行的大型MDP。
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CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|What is RL
Reinforcement learning
is learning what to do-how to map situations to actions-so as to maximize a numerical reward signal. The decision-maker is called the agent, the thing it interacts with, is called the environment.
A reinforcement learning task that satisfies the Markov property is called a Markov Decision process, or MDP
We assume that all $R L$ tasks can be approximated with Markov property. So this talk is based on MDP.
Reinforcement Learning
AlphaGo: supervised learning + policy gradients + value functions + Monte-Carlo tree search
Google Car
Relationship 1
Supervised Learning
$\min _f \sum_i L\left(y_i, f\left(x_i\right)\right)$
We can give examples, but we cannot give an algorithm to get from input to output
Unsupervised Learning
Look for a model $f$ but little measurement
We have some data, but we have no idea where to start looking for useful stuff
Reinforcement Learning
No data, and require a model $\pi$ (policy) that generates data (actions) to maximize some reward measure.
We have no idea how to do something, but we can say whether it has been done right or wrong
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Agent and Environment
The agent selects actions based on the observations and rewards received at each time-step $t$
The environment selects observations and rewards based on the actions received at each time-step $t$
Definition
A Markov Decision Process is a tuple $(\mathcal{S}, \mathcal{A}, \mathcal{P}, r, \gamma)$ :
$\mathcal{S}$ is a finite set of states, $s \in \mathcal{S}$
$\mathcal{A}$ is a finite set of actions, $a \in \mathcal{A}$
$\mathcal{P}$ is the transition probability distribution. probability from state $s$ with action $a$ to state $s^{\prime}: P\left(s^{\prime} \mid s, a\right)$ also called the model or the dynamics
$r$ is a reward function, $r\left(s, a, s^{\prime}\right)$ sometimes just $r(s)$ or $r_s^a$ or $r_t$ after time step $t$
$\gamma \in[0,1]$ is a discount factor, why discount?
Tetris
Height: 12; Width:7
Gravity related to current height
Score when eliminating an entire level
Game over when reaching the ceiling
强化学习代写
CS代写|强化学习代写REINFORCEMENT LEARNING代 考|WHAT IS RL
强化学习
正在学习该做什么一如何将情况映射到行动一一从而最大化数字奖励信号。决策者称为代理，与它交互的事物称为环境。
满足马尔可夫性质的强化学习任务称为马尔可夫决策过程，或 MDP
我们假设所有 $R L$ 任务可以用马尔可夫属性来近似。所以这次讲的是基于MDP。
强化学习
AlphaGo：监督学习+策略涕度+价值函数+蒙特卡洛树搜索
谷歌汽车
关系 1
监督学习
$\min _f \sum_i L\left(y_i, f\left(x_i\right)\right)$
我们可以给出例子，但我们不能给出从输入到输出的算法
Unsupervised Learning
找模特 $f$ 但很少测量
我们有一些数据，但我们不知道从哪里开始寻找有用的东西 强化学习
没有数据，需要模型 $\pi$ policy生成数据actions 最大化一些奖励措施。
我们不知道如何做某事，但我们可以说它是对还是错
CS代写|强化学习代写REINFORCEMENT LEARNING代 考|AGENT AND ENVIRONMENT
代理根据在每个时间步收到的观察和奖励选择动作 $t$
环玧根据每个时间步收到的动作选择观察和奖劤 $t$
定义
马尔可夫决策过程是一个元组 $(\mathcal{S}, \mathcal{A}, \mathcal{P}, r, \gamma)$ :
$\mathcal{S}$ 是一组有限的状态， $s \in \mathcal{S}$
$\mathcal{A}$ 是一组有限的动作， $a \in \mathcal{A}$
$\mathcal{P}$ 是转移概率分布。来自状态的概率 $s$ 用行动 $a$ 陈述 $s^{\prime}: P\left(s^{\prime} \mid s, a\right)$ 也称为模型或动力学
$r$ 是奖励函数, $r\left(s, a, s^{\prime}\right)$ 有时只是 $r(s)$ 要么 $r_s^a$ 要么 $\left\langle r_t\right.$ 时间步后 $t$
$\gamma \in[0,1]$ 是打折因素，为什么要打折?
俄罗斯方块
身高: 12；宽度: 7
与当前高度相关的重力
消除整个关卡时得分
到达天花板时游戏结束
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
