algorithms:算法训练

MAPPO Chao Yu *​​，Akash Velu *，Eugene Vinitsky，Yu Wang，Alexandre Bayen和Yi Wu。 网站： ： 该存储库实现MAPPO，它是PPO的多代理变体。 该存储库中的实现用于“合作多代理游戏中MAPPO的惊人有效性”（ ）。 该存储库很大程度上基于 。 支持的环境： 1.用法 所有核心代码都位于onpolicy文件夹中。 Algorithms /子文件夹包含MAPPO的特定于算法的代码。 envs /子文件夹包含MPE

应用ML算法 链接：《 在新标签中打开） 客观的： 从获取数据集，并使用各种机器学习模型来获得具有最高预测精度的最佳模型。 通过浏览和清理来数据集。 有关何时使用每种模型的方案。 学习机器学习模型的实际应用，例如： 线性回归 微调每个模型的超参数以提高准确性： 学习率 决策树深度 决策树的num_estimators 正则化参数C 核心 激活功能 hidden_​​layer_size 以及更多... 通过在测试数据集上测试每个模型并评估彼此的得分来选择最佳模型。 结果：