欠采样TomekLinks算法伪代码

下面是欠采样TomekLinks算法的伪代码：

输入：样本集合X，其标签集合y

输出：欠采样后的样本集合X_under和其对应的标签集合y_under

1. 计算每个样本x的k近邻集合N_k(x)

2. 对于每对不同标签的样本(x_i, x_j)，如果它们是彼此的最近邻，则将它们称为Tomek对

3. 对于每个Tomek对(x_i, x_j)，删除其中标签为多数类的样本

4. 返回剩余样本作为欠采样后的样本集合X_under和其对应的标签集合y_under

其中，步骤2和步骤3也可以合并为一个步骤，即对于每个样本x_i，如果其最近邻x_j的标签与其不同且x_j的最近邻不是x_i，则删除x_i。

相关问题

python欠采样和过采样代码

下面是Python中的欠采样和过采样代码示例：

欠采样：

from sklearn.utils import resample

# 将少数类别的样本数量减少到和多数类别样本数量一致
df_majority = df[df.target==0]
df_minority = df[df.target==1]
df_majority_downsampled = resample(df_majority, replace=False, n_samples=len(df_minority), random_state=123)
df_downsampled = pd.concat([df_majority_downsampled, df_minority])

过采样：

from imblearn.over_sampling import SMOTE

# 使用SMOTE算法对少数类别样本进行过采样
sm = SMOTE(random_state=12)
X_train_res, y_train_res = sm.fit_resample(X_train, y_train)

TD3强化学习算法伪代码

TD3算法的伪代码如下：

1. 初始化神经网络参数和经验缓存
2. for episode in range(total_episodes):
3. 初始化环境状态
4. for t in range(max_steps_per_episode):
5. 选择动作a通过actor网络和添加噪声
6. 执行动作a并观察奖励和下一个状态
7. 将经验存储到经验缓存中
8. 从经验缓存中采样一批经验
9. 使用target actor网络预测下一个状态的动作
10. 计算target Q值
11. 更新critic网络的参数
12. 每隔一定的时间更新target actor和target critic网络的参数
13. 使用actor网络预测当前状态的动作
14. 计算actor的loss
15. 更新actor网络的参数
16. 更新target actor和target critic网络的参数
17. 返回训练好的actor和critic网络参数

在每个时间步骤中，TD3算法使用actor网络选择动作并添加噪声，然后执行动作并观察奖励和下一个状态。经验被存储在经验缓存中，并随机采样一批经验进行训练。然后，使用target actor网络预测下一个状态的动作，并计算target Q值。接下来，更新critic网络的参数以最小化critic loss。然后，更新actor网络的参数以最大化actor的loss。目标网络的参数也会定期更新，以保持稳定性。最后，训练完成后返回训练好的actor和critic网络参数。

请注意，伪代码中的详细实现细节可能因实际情况而异，此处只提供了一个概括性的描述。参考论文和实现代码以获取更详细的信息。

参考文献：
作者. (年份). 标题. 出版物.
作者. (年份). 标题. 出版物.
作者. (年份). 标题. 出版物.<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度强化学习-TD3算法原理与代码](https://blog.csdn.net/weixin_46133643/article/details/124509577)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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