epsilon-Greedy算法

MATLAB 实现 e-greedy 算法，用于解决 n-armed bandits 问题，结果重现了强化学习导论第 2.2 章的图表。

使用 Q 学习和epsilon 贪婪策略方形迷宫这个问题，挺有意思的哦。你可以通过该代码实现 Q 学习算法，智能体在随机生成的迷宫中找到最短路径，提升它的决策能力。关键是通过epsilon 贪婪策略，它能够平衡探索与利用，保证算法既能找到好的策略，又不会陷入局部最优解。操作起来也挺，用户只需设定迷宫的大小和起止点，剩下的交给算法去搞定。结合了理论和代码的报告，你更清晰地理解算法的实现过程，真的是一个好的学习资源。如果你对Q-Learning和强化学习感兴趣，这个代码资源还不错，值得一试。

10-Armed Bandit Testbed: This script uses the greedy algorithm to simulate a testbed of 10-armed bandits. The setup involves 2,000 randomly generated k-armed bandit problems with k = 10. For each bandit problem, the action values, q*(a) for a = 1, 2, ..., 10, are selected from a normal distribution

这个程序计算Geisser-Greenhouse和Huynh-Feldt epsilon值，适用于任意数量的单变量数据集中主题因素之间或之内的百分比。通过此方法可以获得校正的p值，确保统计结果的准确性和稳健性。

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。

DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法，挺适合那些形状不规则的数据。在 Matlab 里实现 DBSCAN，可以帮你更轻松地发现不同形态的聚类，尤其在噪声数据时有用。核心思路是通过两个参数：ε（邻域半径）和minPts（最小邻居数）来定义一个点的密度。简单来说，如果一个点的邻域内有足够的点，那它就是核心点，核心点周围的点就会被聚在一起，形成一个聚类。实现这个算法的时候，你得数据，比如从 txt 文件读入数据，设置好ε和minPts这两个参数，选择合适的值才能得到靠谱的聚类效果。之后就是进行邻域搜索了，这一步比较重要，要用到 K-d 树之类的数据结构来加速查找。就是把聚类结果用不同颜色显示出

智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法，是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。

Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。

获取算法笔记的PDF版本，满足你的学习需求！

本书全面阐述了算法的基本理论和应用，涵盖了排序、查找、图算法、动态规划等经典算法问题，并对算法的效率和正确性进行了深入分析。