小编Muj*_*eeb的帖子

我是机器学习的新手，但在过去的两天里我读了很多关于强化学习的内容。我有一个获取项目列表的应用程序（例如从 Upwork）。有一个主持人可以手动接受或拒绝项目（基于下面解释的一些参数）。如果项目被接受，我想发送项目提案，如果被拒绝，我将忽略它。我希望用人工智能取代该主持人（以及其他原因），所以我想知道我应该使用哪种强化算法。

参数：下面列出了一些决定代理是否接受或拒绝项目的参数。假设我只想接受与 Web 开发相关的项目（特别是后端/服务器端），这里是参数应如何影响代理。

• 行业：如果项目与IT行业相关，那么被接受的机会应该更大。
• 类别：如果项目属于 Web 开发类别，那么它应该有更多的机会被接受。
• 雇主评级：评级超过 4 分（满分 5 分）的雇主应该有更多的机会被接受。

我认为 Q-Learning 或 SARSA 能够帮助我，但我看到的大多数例子都与悬崖行走问题有关，其中各州相互依赖，这不适用于我的情况，因为每个项目都不同于前一个。

注意：我希望代理能够自学，这样如果将来我也开始奖励它前端项目，它应该学习这种行为。因此，提出“纯粹的”监督学习算法是行不通的。

编辑 1：我想补充一点，我有 3000 个项目的数据（部门、类别、标题、雇主评级等）以及该项目是否被我的主持人接受或拒绝。

我试图让我的应用程序仅在纵向和反向纵向模式下工作（而不是横向）。这是我的应用程序的 SDK 详细信息

minSdkVersion 15
targetSdkVersion 23 

在 AndroidManifest.xml 文件中，我在每个活动标签中都有以下行

android:screenOrientation="sensorPortrait"

我尝试了很多其他答案，但没有一个对我有用。请帮我解决这个问题。谢谢。

I am trying to get the POST and GET requests working (via Postman) but this is what I'm getting,

GET Request

curl -X GET http://localhost:8080/api/v1/namespaces/default/pods/mypod/exec

GET Response

{
  "kind": "Status",
  "apiVersion": "v1",
  "metadata": {

  },
  "status": "Failure",
  "message": "the server could not find the requested resource",
  "reason": "NotFound",
  "details": {

  },
  "code": 404
}

POST Request

curl -X POST 'http://localhost:8080/api/v1/namespaces/default/pods/mypod/exec?command=ls&container=my-container&stderr=true&stdout=true'

POST Response

{
  "kind": "Status",
  "apiVersion": "v1",
  "metadata": {

  },
  "status": "Failure",
  "message": "Upgrade request required",
  "reason": "BadRequest",
  "code": 400 …