零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测赛题理解比赛要求参赛选手根据给定的数据集，建立模型，二手汽车的交易价格。赛题以预测二手车的交易价格为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某交易平台的二手车交易记录，总数据量超过40w，包含31列变量信息，其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取15万条作为训练集，5万条作为测试集A，5万条作为测试集B，同时会对name、model、brand和regionCode等信息进行脱敏。比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?spm=51

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本篇笔记记录学习在策略学习中使用Baseline，这样可以降低方差，让收敛更快。14.策略学习中的Baseline14.1Baseline推导在策略学习中，我们使用策略网络\(\pi(a|s;\theta)\)控制agent，状态价值函数\(V_\pi(s)=\mathbb{E}_{A\sim\pi}[Q_\pi(s,A)]=\sum\limits_{a}\pi(a|s;\theta)\cdotQ_\pi(a,s)\)策略梯度：\(\frac{\partial\V_\pi(s)}{\partial\\theta}=\mathbb{E}_{A\sim\pi}[\frac{\partialln\p

本篇笔记记录学习在策略学习中使用Baseline，这样可以降低方差，让收敛更快。14.策略学习中的Baseline14.1Baseline推导在策略学习中，我们使用策略网络\(\pi(a|s;\theta)\)控制agent，状态价值函数\(V_\pi(s)=\mathbb{E}_{A\sim\pi}[Q_\pi(s,A)]=\sum\limits_{a}\pi(a|s;\theta)\cdotQ_\pi(a,s)\)策略梯度：\(\frac{\partial\V_\pi(s)}{\partial\\theta}=\mathbb{E}_{A\sim\pi}[\frac{\partialln\p