Q学习受挫后，如何用神经网络正弦逼近验证功能及分析参数影响？

折腾了好几天用神经网络实现Q学习，结果一直没成功，我干脆决定先退一步，从基础的函数逼近任务入手——一方面能验证下我的系统是不是正常工作，另一方面也能研究下不同参数对学习过程的影响。

下面是我编写的代码：

from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Dense 
import matplotlib.pyplot as plt 
import random 
import numpy 
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler 

regressor = Sequential() 
regressor.add(Dense(uni...

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3548298