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Deep Q-Learning，简称 DQN
DQN 算法步骤
列线图（Alignment Diagram），又称诺莫图（Nomogram 图）
示例说明（以泰坦尼克邮轮数据集中，乘客的死亡二分类预测为例）：
Points 是每一个特征的评分参照，Total Points 是所有特征的汇总评分参照Linear Predictor 是汇总评分的线性映TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution) ，也称优劣解距离法，是一种常用的组内综合评价方法，能充分利用原始数据的信息，其结果能精确地反映各评价方案之间的差距
针对多标准/多目标决策问题（MCDM/MCDA），决策者需要面对多种决策标准和可行决策方案，TOPSIS 的作用就是帮助决策者综合考虑多个决策标准，在多个可行决策方案之间找到最优解
TOPSIS 示例：评估 5 所研究生院的教育质量
5 所研究生院的评估数据及其权重如下：
| 院校 | 人均专著 $x_1$ (本/人) |
|---|
前置知识：强化学习入门、蒙特卡洛法、马尔可夫决策过程 MDP
时序差分（temporal difference，TD）
回顾 MDP 中状态价值函数的贝尔曼方程： $$ v_{
马尔可夫过程（Markov process）是一类具有马尔可夫性质的随机过程
马尔可夫性质（Markov property，MP）：如果某一个过程未来某个时刻的状态与过去的状态无关，只由现在的状态决定，那么其具
马尔可夫奖励过程（Markov reward process，MRP）
$$ G_{t}=R_{t}+\gamma R_{t+1}+\gamma^2 R_{t+2}+\dots+\gamma^n R_{t+n} $$
强化学习（reinforcement learning，RL）
强化学习的三个基本要素：
注意：
多 Agent 设计技巧：
前置知识：思维链提示 CoT 和自洽性 self-consistency
思维树 ToT （Tree of Thoughts，2023-05）：
以“24 点数字”游戏为例来说明 ToT 的实现步骤：
