Python实例

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使用训练好的模型进行物体识别，对于人、车的识别成功率极高，亲测好用！

样本数据不均衡的数据的解决方案： 过采样：生成样本少的样本，和样本多的样本一样多（同样多） 下采样：两种样本一样小，从多的样本中删除一部分（同样少） 特征缩放：对Amount列进行特征缩放，使其分布范围和其他特征属性的分布范围保持一致 机器学习误区：会认为数值大的数据重要程度较大，但是我们拿到数据，其实每个属性的重要程度是一样的，所以需要进行特征缩放 所以可以进行：归一化（缩放到0~1）或者标准化(缩放到-1~1)

【实例简介】(最新)强化学习导论：Reinforcement learning - An introduction        2020英文版  作者：Richard S. Sutton and Andrew G. Barto       强化学习权威之作

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