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예. 각 최적 솔루션은 8 가지 난제에 대한 H(n) 에서 배울 수 있는 예를 제공합니다. 각 예에는 용액이 포함되어 있습니까? 회색 경로와 그 점에서 솔루션의 실제 비용, 한 나라입니다. 이러한 예에서 학습 알고리즘은 소라 빌드 함수 h(n) 에 사용할 수 있으며, 운과 함께 () 그 나라가 검색 과정에서 발생하는 기타 솔루션 비용을 예측할 수 있습니다. 이렇게 하면 이렇게 신경망 기술로 갈까? 절개 나무 및 기타 방법은 18 장에 나와 있습니다. (강화 학습 방법의 소개 21 장 호도 적용된다. ) 학습 방법, 가장 효과가 좋은 상태의 기능을 요약하여, 원래 moncler 의류 상태에 대한 묘사가 아닌 관련 국가 예측의 가치를 제공한다. 예를 들어, 이 기능의' 타일 잘못 배치' 는 한 나라의 실제 거리로부터 목표를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기능을 내 파운드 (/I) 에 넣자. SKECHERS 의 화장실인 호수 1 (고) moncler 재킷에서 무작위로 생성된 8 puzzIc 구성과 실제 솔루션에 대한 비용 통계를 수집합니다. 화장실에서 lhat 11 (N) 이 5 인 것을 발견할 수 있습니다. 평균 솔루션 비용은 약 14 입니다. 등등. 이 데이터를 고려하여 끄기] 를 예측/값에 사용할 수 있습니까? (? 등록 상표). 물론 다양한 기능을 사용할 수 있습니다. 두 번째 기능은 "대수형에서 인접하지 않은 국가의 대상 인접 타일의 UPS 신발" 일 수 있습니다. 어떤 RJ(n) 와 (n) 의 공동 예측/? (")? 그의 일반적인 방법 중 하나는 moncler 선형 조합을 사용하는 것이다: 상세한 propositiooal 면역조직화학 또는 부울 논리 (Boole. 1X47) 를 개발했다. 1879 년에 말이죠. (ioctloh Prcgc 마이애미 돌고래팀 유니폼 (1848-1925 년) 확장 부울 논리 대상에는 아미 관계가 포함됩니다. 창조교육연구소의 1 차 논리는 오늘 4 알프레드 타스리 (2 ~ 1983 년) 를 이용해 참고이론 lhal 슬럼가 Inisc 를 제시했다. 한 교육연구소 로진 world.The 논리 대상에 관련된 objccls 의 다음 단계는 sshat 가 논리적 아미족의 COM 과 관련될 수 있는지 확인하는 것이다. Pulation 은 우물변 제한을 한다. 저는 lirsi 일반 알고리즘입니다. 그의 가장 큰 공통 요인으로 여겨지는 유클리드 알고리즘입니다. 이 단어 알고리즘 (그리고 학습 소송 이념) 은 al-Khowara/mi 가 온다. 1 9 세기에 그들의 저서에는 아라비아 숫자와 algcbia 유럽 페르시아 수학자도 소개되었다. 부울과 다른 사람들은 논리적 추론 알고리즘에 대해 논의했습니다. LITE 19 세기 후반, elfoils 는 나공식 일반 matiie-malical 을 논리적 추리로 추리하고 있다. 193 년에 말이죠. 해바라기청 Gflild moncler 재킷 (196 ~ 1978 년) 은 효과적인 홍보가 있다고 밝혔다. X cdure-moncler 외투는 L-'rege 와 러셀의 1 차 논리의 진실된 진술을 증명하지만, 1 차 논리는 TLx 를 캡처할 수 없으며 수학적 귀납법의 원칙이 필요한 자연수. 1931 년에 말이죠.