基于精度的分类器系统
xcs的Python项目详细描述
python 3基于精度的学习分类器系统
说明
xcs是xcs算法的python 3实现，如 2001年的论文，An Algorithmic Description of XCS，作者 Martin Butz 以及Stewart Wilson。xcs是一种类型 共Learning Classifier System (LCS)，a machine learning 使用作用于的genetic algorithm的算法 基于规则的系统，用于解决reinforcement learning 问题。
在其规范形式中，xcs接受固定宽度的位字符串作为其 输入，并尝试从预定列表中选择最佳操作 使用一组不断变化的规则来匹配输入和提供 适当的建议。然后它接收到一个奖励信号，指示 决策的质量，用于调整 用来做决定的。这个过程随后重复， 允许算法评估它已经做的更改，并且 进一步完善规则集。
xcs的一个关键特性是，与许多其他机器学习不同 算法，它不仅学习最优的输入/输出映射，而且 还生成用于描述该映射的最小规则集。这个 与其他学习算法（如neural networks）相比有很大的优势 它的模型对人类的分析是不透明的，使得xcs 任何数据科学家工具带中的重要工具。
xcs库不仅提供了标准xcs的实现 算法，但是一组接口共同构成了一个框架 用于实现和试验其他LCS变体。未来计划 对于xcs库，包括使用 额外的算法，以及接口的改进以支持 一般的强化学习算法。
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