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【实例简介】Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。

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一、俄罗斯方块DQN算法实验报告1. 网络结构图1 DQN网络结构2. 超参数 GAMMA = 0.99  # decay rate of past observations 设置增强学习更新公式中的累计折扣因子 OBSERVE = 500.  # timesteps to observe before training 设置观察期的迭代次数 EXPLORE = 500.  # frames over which to anneal epsilon 设置探索期的观察次数 FINAL_EPSILON = 0.002  # final value of epsilon 设置ε的最终最小值 INITIAL_EPSILON = 10.0  # starting value of epsilon 设置ε的初始值 REPLAY_MEMORY = 5900  # number of previous transitions to remember 设置replay memory的容量 BATCH = 32  # size of mini batch 设置每次网络参数更新世用的样本数目 K = 1  # only select an action every Kth frame, repeat prev for others，设置几帧图像进行一次动作， # K越大让控制台输出的速度变慢，游戏画面速度变快，机器人动作的速度变越迟缓。ACTIONS = 6  # number of valid actions 游戏动作数3.实验结果训练前期的self.score分数很低150左右，EPSILON=1.0，Q_MAX= 2.061341e-02：图2 EPSILON=1.0设置超参数EPSILON=0.05在1000步迭代之后：EPSILON固定在0.04999999999999416  Q_MAX = -1.163765e-01Self.score有明显的提升，但是之后无论训练多久都没有明显提升了。图3 EPSILON=0.05设置超参数EPSILON= 0.002在1001步迭代之后：EPSILON固定在0.000004 Q_MAX = 1.728995e 02Self.score可以轻松达到200以上。图4 EPSILON=0.000004设置超参数EPSILON= 0.000001在1001步迭代之后：EPSILON固定在-0.001998997999987482  Q_MAX = 1.899879e 03Self.score可以轻松达到200以上。图5 EPSILON=-0.002 【核心代码】用DQN来玩俄罗斯方块 tetrix_DQN ├── Wrapped Game Code│   └── tetris_fun.py├── deep_q_network.py├── logs_tetris│   ├── hidden.txt│   └── readout.txt└── saved_networks    ├── tetris-dqn-10000.data-00000-of-00001    ├── tetris-dqn-10000.index    ├── tetris-dqn-10000.meta    └── tetris-dqn-316600003 directories, 8 files

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使用的是最新版本的PyQt5.9，详细讲解了PyQt5的各个知识点，包含从入门到实战的所有例子。本书共包含11个章节，这些章节基本包含了笔者在使用PyQt中遇到的绝大多数技术以及一些简单的应用。本书虽然有11个章节，但是有些章节是具有独立性的，读者可以针对自己的实际情况选择性阅读。本书第一章介绍了PyQt的入门知识，讲述了PyQt的安装配置以及Eric6这个IDE的简单使用方法。对于对PyQt已经有一定基础的朋友可以略去这一章。本书第二章简单介绍了Python的基本语法，本章针对一些没有接触过python的读者，对于Python已经有一些基础的朋友可以略去这一章。本书第三章介绍Qt Designer的使用方法，Qt Designer是一个PyQt的可视化界面编辑程序，他的作用是帮助我们快速开发出界面文件，我们可以通过其他方式把界面文件转化成python代码文件。对于不懂太多PyQt知识的读者来说，本章可以让你快速入门，同时，本章也是让自己的PyQt技术快速进步的最重要的章节。本书第四章介绍了PyQt的基本控件的使用方法，如果读者时间并不充裕，只对部分控件感兴趣，可以选取相应的小节进行阅读。本书第五章介绍了PyQt的高级控件的使用方法，如果读者对PyQt的表格、树、多文本页面、数据库、多线程等等感兴趣，可以在这一章中选择相应的小节阅读。本书第六章重新介绍了PyQt的布局管理的使用（之前在第3章通过Qt Designer的使用方法中已经介绍，第3章是通过Qt Designer这个代码生成器进行介绍，这里通过手工敲打代码的方法介绍）。由于布局管理非常重要，值得我们以一个新的章节介绍，如果读者对纯代码实现布局管理器感兴趣可以参考这一章，如果对代码生成器Qt Designer的布局管理器感兴趣也可以忽略这个章节。实际上两种方法并没有本质的区别。本书第七章介绍了PyQt信号与槽的应用，信号与槽是PyQt的核心，想要掌握PyQt的高级玩法的朋友可以仔细阅读这个章节。本书第八章介绍了PyQt的图形特效，如果读者对PyQt绘图，背景着色等感兴趣，可以阅读这个章节。本书第九章介绍了PyQt的扩展应用，如果你想知道如何把Python的一些非常流行的模块如pyinstaller、pandas、matplotlib、pyqtgraph、plotly等与PyQt结合，可以从这一章节中选择性的阅读。本书第十章通过几个例子介绍PyQt的实战应用，想要简单了解一些简单的程序是如何开发的朋友可以选择性的阅读这个章节。本书第十一章介绍PyQt在金融领域中的应用，是本书的另一个作者孙洋在金融公司工作过程中积累的一些实战性较高的案例，向读者展示PyQt如何应用到投资研究系统、量化投资、以及金融工具开发，读者可以根据自己的需求选择性阅读。

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《TensorFlow实战(黄文坚)》目录： 1 TensorFlow基础 11.1 TensorFlow概要 11.2 TensorFlow编程模型简介 42 TensorFlow和其他深度学习框架的对比 182.1 主流深度学习框架对比 182.2 各深度学习框架简介 203 TensorFlow第一步 393.1 TensorFlow的编译及安装 393.2 TensorFlow实现SoftmaxRegression识别手写数字 464 TensorFlow实现自编码器及多层感知机 554.1 自编码器简介 554.2 TensorFlow实现自编码器 594.3 多层感知机简介 664.4 TensorFlow实现多层感知机 705 TensorFlow实现卷积神经网络 745.1 卷积神经网络简介 745.2 TensorFlow实现简单的卷积网络 805.3 TensorFlow实现进阶的卷积网络 836 TensorFlow实现经典卷积神经网络 956.1 TensorFlow实现AlexNet 976.2 TensorFlow实现VGGNet 1086.3 TensorFlow实现GoogleInceptionNet 1196.4 TensorFlow实现ResNet 1436.5 卷积神经网络发展趋势 1567 TensorFlow实现循环神经网络及Word2Vec 1597.1 TensorFlow实现Word2Vec 1597.2 TensorFlow实现基于LSTM的语言模型 1737.3 TensorFlow实现BidirectionalLSTMClassifier 1888 TensorFlow实现深度强化学习 1958.1 深度强化学习简介 1958.2 TensorFlow实现策略网络 2018.3 TensorFlow实现估值网络 2139 TensorBoard、多GPU并行及分布式并行 2339.1 TensorBoard 2339.2 多GPU并行 2439.3 分布式并行 24910 TF.Learn从入门到精通 25910.1 分布式Estimator 25910.2 深度学习Estimator 26710.3 机器学习Estimator 27210.4 DataFrame 27810.5 监督器Monitors 27911 TF.Contrib的其他组件 28311.1 统计分布 28311.2 Layer模块 28511.3 性能分析器tfprof 293参考文献 297

通过Python给Shape文件添加字段，需要ArcGIS 10.0 以上版本支持