В популярном особо не выйдет, обучение с подкреплением довольно сложная штука, но если есть желание то можно «Richard S. Sutton and Andrew G. Barto Reinforcement Learning: An Introduction» она есть и на русском или же github.com/yandexdataschool/Practical_RL
Хотелось бы посмотреть не только на tSNE, но и на другие методы нелинейного снижения размерности типа Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP). На практике для кластеризации он лучше пригоден.
Проблема в том что у JS слабая динамическая типизация, а Python сильная (строгая) динамическая типизация. Это убирает в питоне много проблем, так как он не дает совершать действия которые не свойственные определенному типу.
Приведу пример: JS — «Hello» + 123 = «Hello123»; Python — «Hello» + 123 = TypeError: must be str, not int.
Мне кажется что(как многие писали выше) большинство вопросов у сторонников того же C# к JS связаны с слабой типизацией, а не динамической.
P.S.: C++ имеет статичную но слабую типизацию.
Приведу пример: JS — «Hello» + 123 = «Hello123»; Python — «Hello» + 123 = TypeError: must be str, not int.
Мне кажется что(как многие писали выше) большинство вопросов у сторонников того же C# к JS связаны с слабой типизацией, а не динамической.
P.S.: C++ имеет статичную но слабую типизацию.