在强化学习里有四个基本的概念会经常出现在相关的文章中，策略、奖励、价值函数以及环境模型。

想要精通数据科学，你必须不断地实践。

回测是用来否定一个策略的最好的方法，但不一定适合来肯定一个策略。

顶尖的团队拥有数十年的综合经验，处理有挑战的问题，如改善机场安全或分析卫星数据。

对于任何数据科学家来说，速度和时间都是一个关键因素。在商业活动中，通常不会使用仅仅有数千个样本的玩具数据集。大部分时候你的数据集包括数百万或数亿个样本。客户订单，网络日志，帐单活动，股票价格等 – 现在的数据集非常庞大。

虽然没有人知道数据领域的未来如何，但有一点很清楚——新技术将使我们能够进一步利用我们的数据。无论是新技术和服务的出现，还是现有的功能的增加，开发人员都将拥有更丰富的工具来构建数据管道和平台。

ViZDoom 是一个 AI 研究平台，允许你训练机器人来玩 Doom，这是 1993 年最初由 id Software 发布的经典第一人称视角射击游戏。ViZDoom 使用一款开源 Doom 引擎 ZDoom 与游戏进行交互。

关于 Python 的最喜欢的一件事是使用者获得观察 R 社区的好处，然后模拟其最好的部分。我相信一种语言和它的库和工具一样有用。

本文基于 豆瓣电影 网站的爬虫实例， 对 RSelenium 包的使用做了初步的介绍。

计算机最棒的一点在于，它们能够将表格数据转换成更直观的图形表示。常常令我费解的是，明明可以将数据转化为图形表达，但大部分人却往往放弃了这个可视化机会。

数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。

神经网络在过去几年中取得了惊人的进步，现在已成为图像识别和自动翻译领域最先进的技术。

假如，你手头上正有一个机器学习的项目。你通过各种渠道手机数据，建立你自己的模型，并且得到了一些初期的结果。你发现，在你的测试集上你只有80%的正确率，这远远地低于你的预期。现在怎么办，你怎么来改进你的模型？

理解数据，首先要观察原始数值并且计算基本的统计量。本文带你探索如何在R中利用描述性统计快速处理数据集，尤其适合用r处理机器学习的初学者。

朴素贝叶斯分类器基于词袋模型，通过词袋模型我们可识别出文本中出现的词属于积极还是消极，若这个词出现在积极的词语列表中，文本的总体分数 +1，若总体分数为正，该段文本被分类为积极，反之亦然。