weights: np.array Array of shape (batch_size,) and dtype np.float32 denoting importance weight of each sampled transition

weights是一个numpy数组，形状为(batch_size,)，数据类型为np.float32，用于表示每个采样转换的重要性权重。在经验回放中，我们通常使用重要性采样来抽取经验，而这些采样的转换并不是均匀分布的。因此，我们需要为每个采样转换分配一个重要性权重，以便更好地利用这些转换。重要性权重越高，表示该转换对训练的贡献越大。

相关问题

weights = np.array(bagging.estimators_samples_)怎么计算每一列的加权平均值

可以使用numpy库的average函数来计算每一列的加权平均值，代码如下：

weights = np.array(bagging.estimators_samples_)
weighted_avg = np.average(weights, axis=0, weights=bagging.estimators_weights_)

其中，axis=0表示按列计算加权平均值，weights参数指定每个样本的权重，bagging.estimators_weights_存储了每个基模型的权重。计算结果为一个一维数组，每个元素对应每一列的加权平均值。

weights = np.array(weights) / np.sum(weights)

这行代码的作用是将一个NumPy数组weights中的每个元素除以数组中所有元素的总和，从而使得数组中所有元素的和等于1，也就是将数组变成了一个概率分布。这是概率论中常用的操作，它可以将任意的实数序列变成一个有效的概率分布，使得每个元素都表示该事件发生的概率。这个操作常用于机器学习和深度学习中的许多算法，例如softmax回归和分类器的训练。