标签: mcl

我如何运行Sutton和Barton的"强化学习"Lisp代码?

我最近一直在阅读关于强化学习的很多内容,我发现"强化学习:简介"是一本很好的指南.作者为他们的许多工作示例提供了有用的源代码.

在我开始提出问题之前,我应该指出,我对lisp的实际知识很少.我知道基本概念及其工作原理,但我从未真正以有意义的方式使用过lisp,所以很可能我只是在做一些令人难以置信的事情n00b-ish.:)

此外,作者在他的页面上声明他不会回答有关他的代码的问题,所以我没有联系他,并认为Stack Overflow将是一个更好的选择.

我一直试图在Linux机器上运行代码,使用GNU的CLISP和SBCL,但是无法运行它.我使用任何一个解释器都会得到一整套错误.特别是,大多数代码似乎使用了包含行的"utilities.lisp"文件中包含的许多实用程序

(defpackage :rss-utilities
  (:use :common-lisp :ccl)
  (:nicknames :ut))

(in-package :ut)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

:ccl似乎是指某种基于Mac的lisp版本,但我无法证实这一点,它可能只是其他一些代码包.

> * (load "utilities.lisp")
>
> debugger invoked on a
> SB-KERNEL:SIMPLE-PACKAGE-ERROR in
> thread #<THREAD "initial thread"
> RUNNING {100266AC51}>:   The name
> "CCL" does not designate any package.
> 
> Type HELP for debugger help, or
> (SB-EXT:QUIT) to exit from SBCL.
> 
> restarts (invokable by number or by
> possibly-abbreviated name):   0:
> [ABORT] Exit …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

lisp artificial-intelligence common-lisp reinforcement-learning mcl

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如何运行为 Digitool 4.3 (2003) 编写的算法?

我从事计算音乐工作。我发现2003 年在 Lisp 中实现的ps13 音高拼写算法,正是“Digitool MCL 4.3”。我想运行此代码,最好在 Linux x86 机器上运行,以将其结果与其他类似代码进行比较。

我是 Lisp 的新手,但到目前为止,我的研究使我认为 Digitool MCL 不再可用。我想到了两种可能对我有帮助的方法:

  • 一个虚拟环境(Docker 或其他)可以模拟 2003 年的机器......
  • 一种代码翻译工具,可以将 2003 年的源代码转换成今天可执行的代码

我没有成功找到这两个选项中的一个,也没有直接运行它sbcl(但是,作为一个新手,我可能错过了一个小的修改以使其易于运行)。

有人可以帮助我吗?

lisp common-lisp mcl

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我可以使用mcl玩什么参数?

我正在使用mcl对无向图进行聚类。为此,我选择了一个连接节点的阈值,每个边缘的相似性度量以及膨胀参数以调整图的粒度。我一直在使用这些参数,但是到目前为止,群集似乎太大了(我进行了可视化处理,建议将最大的群集切成2个或更多的群集)。因此,我想知道还有什么其他参数可以用来改善聚类(我目前正在使用mcl的scheme参数来查看提高准确性是否会有所帮助,但是如果还有其他“更具体的”参数可以帮助获得较小的群集,例如,请让我知道)?

cluster-analysis machine-learning data-mining mcl

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