本项目专注于机器学习（Machine Learning, ML）和强化学习（Reinforcement Learning, RL）的实践应用。以下是一些关键点：

  • 机器学习：通过数据驱动的方法让计算机系统做出决策。
  • 强化学习：一种机器学习方法，通过奖励和惩罚机制来训练智能体。

项目亮点

  • 算法实现：我们实现了多种机器学习和强化学习算法，包括但不限于：

    • 支持向量机（SVM）
    • 深度神经网络（DNN）
    • Q-learning
    • Deep Q Network（DQN）

  • 应用案例：我们的项目涵盖了多个领域，例如：

    • 游戏
    • 自动驾驶
    • 股票交易
    • 医疗诊断

  • 工具与技术：我们使用了多种工具和技术，包括：

    • TensorFlow
    • PyTorch
    • OpenAI Gym

资源链接

更多关于机器学习的介绍

图片展示

Machine_Learning
  • 上图展示了机器学习在图像识别领域的应用。

希望这些信息对您有所帮助。如果您对项目有任何疑问或建议，请随时联系我们。