如果你也在 怎样代写强化学习Reinforcement learning LSML22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|The Monte Carlo Method
Birds such as the pileated woodpecker follow a feeding routine that regularly takes them back to the same foraging grounds. The success of this routine can be measured in terms of the total amount of food obtained during a fixed period of time, say a single day. As part of a field study, it may be desirable to predict the success of a particular bird’s routine on the basis of a limited set of observations; for example, to assess its survival chances at the beginning of winter based on feeding observations from the summer months. In reinforcement learning terms, we view this as the problem of learning to predict the expected return (total food per day) of a given policy $\pi$ (the feeding routine). Here, variations in weather, human activity, and other foraging animals are but a few of the factors that affect the amount of food obtained on any particular day.
In our example, the problem of learning to predict is abstractly a problem of statistical estimation. To this end, let us model the woodpecker’s feeding routine as a Markov decision process. ${ }^{17}$ We associate each day with a sample trajectory or episode, corresponding to measurements made at regular intervals about the bird’s location $x$, behaviour $a$, and per-period food intake $r$. Suppose that we have observed a set of $K$ sample trajectories,
$$
\left{\left(x_{k, t}, a_{k, t}, r_{k, t}\right){t=0}^{T_k-1}\right}{k=1}^K,
$$
where we use $k$ to index the trajectory and $t$ to index time, and where $T_k$ denotes the number of measurements taken each day. In this example, it is most sensible to assume a fixed number of measurements $T_k=T$, but in the general setting $T_k$ may be random and possibly dependent on the trajectory, often corresponding to the time when a terminal state is first reached. For now, let us also assume that there is a unique starting state $x_0$, such that $x_{k, 0}=x_0$ for all $k$. We are interested in the problem of estimating the expected return
$$
\mathbb{E}\pi\left[\sum{t=0}^{T-1} \gamma^t R_t\right]=V^\pi\left(x_0\right),
$$
corresponding to the expected per-day food intake of our bird. ${ }^{18}$
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Incremental Learning
Both in practice and in theory, it is useful to consider a learning model under which sample trajectories are processed sequentially, rather than all at once. Algorithms that operate in this fashion are called incremental algorithms, as they maintain a running value function estimate $V \in \mathbb{R}^{\mathcal{X}}$ which they improve with each sample. ${ }^{19}$ Under this model, we now consider an infinite sequence of sample trajectories
$$
\left(\left(x_{k, t}, a_{k, t}, r_{k, t}\right){t=0}^{T_k-1}\right){k \geq 0},
$$
presented one at a time to the learning algorithm. In addition, we consider the more general setting in which the initial states $\left(x_{k, 0}\right)_{k \geq 0}$ may be different; we call these states the source states, as with the sample transition model (Section 2.6). As in the previous section, a minimum requirement for learning $V^\pi$ is that every state $x \in \mathcal{X}$ should be the source state of some trajectories.
强化学习代写
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|The Monte Carlo Method
. The蒙特卡罗方法
像冠状啄木鸟这样的鸟类遵循一种进食规律，定期将它们带回相同的觅食地。这种方法的成功与否可以用在一段固定时间内(比如一天)获得的食物总量来衡量。作为实地研究的一部分，在有限的观察基础上预测某只鸟的日常活动是否成功可能是可取的;例如，根据夏季的摄食观察来评估它在初冬时的生存机会。在强化学习术语中，我们将其视为学习预测某一特定政策(喂养常规)的预期回报(每天的总食物量)$\pi$的问题。在这里，天气、人类活动和其他觅食动物的变化只是影响某一天获得食物量的几个因素
在我们的例子中，学习预测的问题抽象地说是一个统计估计的问题。为此，让我们将啄木鸟的进食习惯建模为马尔可夫决策过程。${ }^{17}$我们将每一天与一个样本轨迹或插曲联系起来，对应于定期测量鸟类的位置$x$，行为$a$和每个周期的食物摄入量$r$。假设我们已经观察到一组$K$样本轨迹，
$$
\left{\left(x_{k, t}, a_{k, t}, r_{k, t}\right){t=0}^{T_k-1}\right}{k=1}^K,
$$
，其中我们使用$k$来索引轨迹，使用$t$来索引时间，其中$T_k$表示每天进行的测量数量。在本例中，假设固定数量的测量值$T_k=T$是最明智的，但在一般设置中，$T_k$可能是随机的，可能依赖于轨迹，通常对应于第一次到达终端状态的时间。现在，我们还假设有一个唯一的起始状态$x_0$，这样所有$k$都有$x_{k, 0}=x_0$。我们感兴趣的问题是估计预期收益
$$
\mathbb{E}\pi\left[\sum{t=0}^{T-1} \gamma^t R_t\right]=V^\pi\left(x_0\right),
$$
对应于我们的鸟的预期每日食物摄入量。${ }^{18}$
CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Incremental learning
.增量学习
在实践和理论上，考虑一种学习模型是有用的，在这种学习模型下，样本轨迹是按顺序处理的，而不是一次性处理所有的。以这种方式运行的算法称为增量算法，因为它们维持一个运行的值函数估计$V \in \mathbb{R}^{\mathcal{X}}$，并随着每个样本的改进而改进。${ }^{19}$在这个模型下，我们现在考虑一个无限的样本轨迹序列
$$
\left(\left(x_{k, t}, a_{k, t}, r_{k, t}\right){t=0}^{T_k-1}\right){k \geq 0},
$$
每次呈现一个给学习算法。此外，我们考虑更一般的设置，初始状态$\left(x_{k, 0}\right)_{k \geq 0}$可能不同;我们将这些状态称为源状态，就像示例转换模型(第2.6节)一样。正如上一节所述，学习$V^\pi$的一个最低要求是，每个状态$x \in \mathcal{X}$都应该是某些轨迹的源状态
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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。