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기계 학습과 데이터 마이닝
Scatterplot featuring a linear support vector machine's decision boundary (dashed line)
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지도 학습 (통계적 분류 • 회귀 분석) 결정 트리 학습법 앙상블 학습법 배깅 부스팅 랜덤 포레스트 최근접 이웃 탐색 k-NN 선형 회귀 나이브 베이즈 인공신경망 로지스틱 회귀 퍼셉트론 상관 벡터 머신(RVM) 서포트 벡터 머신(SVM)
클러스터 분석 BIRCH CURE 알고리즘 계층적 군집화 k-평균 알고리즘 퍼지 클러스터링 기댓값 최대화 알고리즘 DBSCAN OPTICS 평균이동
차원 축소 인자 분석 CCA 독립 성분 분석 선형 판별 분석 음수 미포함 행렬 분해 주성분 분석 t-SNE
구조적 예측 그래프 모형 베이즈 네트워크 조건부 무작위장 은닉 마르코프 모형 잠재 디리클레 할당
이상 탐지 무작위 표본 합의 k-최근접 이웃 알고리즘 국소 특이점 요인 고립 포레스트
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강화 학습 Q 러닝 SARSA 시간차 학습
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모델 진단 결정계수 혼동 행렬 러닝 커브 수신자 조작 특성
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v t e

SARSA(State-action-reward-state-action)는 마르코프 결정 과정 정책을 학습하기 위한 알고리즘으로 기계 학습의 강화 학습 영역에서 사용된다. 이는 MCQ-L(Modified Connectionist Q-Learning)이라는 이름의 기술 노트에서 러머리(Rummery)와 니란잔(Niranjan)에 의해 제안되었다. 리치 서튼(Rich Sutton)이 제안한 대체 이름 SARSA는 각주로만 언급되었다.

이 이름은 Q-값을 업데이트하는 주요 기능이 에이전트 "S1"의 현재 상태, 에이전트가 "A1"을 선택하는 작업, 에이전트가 이 작업을 선택하여 얻는 보상 "R2", 에이전트가 해당 작업을 수행한 후 입력하는 "S2"를 지정하고 마지막으로 에이전트가 새 상태에서 선택하는 다음 작업 "A2"를 지정한다. 5중(St, At, Rt+1, St+1, At+1)의 약어는 SARSA이다. 일부 저자는 약간 다른 규칙을 사용하여 보상이 공식적으로 할당되는 시간 단계에 따라 5중(St, At, Rt, St+1, At+1)을 쓴다.

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