如果你也在 怎样代写计算机视觉Computer vision这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。计算机视觉Computer vision是一个跨学科的科学领域，涉及到计算机如何从数字图像或视频中获得高水平的理解。从工程的角度来看，它试图理解人类视觉系统能够完成的任务并使之自动化。
计算机视觉Computer vision任务包括获取、处理、分析和理解数字图像的方法，以及从现实世界中提取高维数据以产生数字或符号信息，例如以决策的形式。这里的理解意味着将视觉图像（视网膜的输入）转化为对思维过程有意义的世界描述，并能引起适当的行动。这种图像理解可以被看作是利用借助几何学、物理学、统计学和学习理论构建的模型将符号信息从图像数据中分离出来的过程。
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我们提供的计算机视觉Computer vision及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
cs代写|计算机视觉作业代写Computer vision代考|Bayesian Personalized Ranking
The task of personalized ranking is to provide a user with a ranked list of items. This is also called item recommendation [11].
In Fig. 3 on the left side, the observed data $X$ is shown. Our approach creates user-specific pairwise preferences $i>u j$ between a pair of items. On the right side, plus (+) indicates that a user prefers item $i$ over item $j$; minus $(-)$ indicates that the user prefers $j$ over $i$.
To formalize this, we create training data $D_{s}: U \times I \times I$ by:
$$
D_{s}:=\left{(u, i, j) \mid i \in I_{u}^{+j} \in I \backslash I_{u}^{+}\right}
$$
The training data is created for the actual objective of ranking; i.e., the observed subset $D_{S}$ of $>u$ is used as training data.
The algorithm used to compute BPR is:
$$
\mathrm{BPR}=\sum_{(u, i, j) \in D_{s}} u i j \Theta|\Theta|^{2}
$$
Then we use stochastic gradient descent method to optimize $\Theta$, the equation is as follows:
$$
\Theta \leftarrow \Theta+\alpha\left(\left(e^{-x} / 1+e^{-x}\right) *\left(\frac{\partial}{\partial \Theta} x^{u i j}\right)+\lambda \Theta \cdot \Theta\right)
$$
cs代写|计算机视觉作业代写Computer vision代考|Logistic Matrix Factorization
The LMF model takes a similar approach to [4] by factoring the observation matrix R by 2 lower-dimensional matrices $X n \times f$ and $Y m \times f$ where f is the number of latent factors. In [4], they minimize the weighted RMSE between a binary-based preference matrix and the product of $U$ and $V$; here, we are using a probabilistic approach.
$$
P\left(l_{u i} \mid x_{u}, y_{i}, \beta_{i}, \beta_{j}\right)=\frac{\exp \left(x_{u} y_{i}^{T}+\beta_{u}+\beta_{i}\right)}{1+\exp \left(x_{u} y_{i}^{T}+\beta_{u}+\beta_{i}\right)}
$$
Here, the $\beta_{i}$ and $\beta_{j}$ terms represent user and item biases which are meant to account for variation in behavior across both users and items.
CS代写|计算机视觉作业代写COMPUTER VISION代考|Alternating Least Squares
We start out with missing values as a negative preference with a low confidence value and existing values as a positive preference but with a high confidence value. We can use something like bookmarking, commenting, or other forms of interaction as the basis for calculating our confidence.
We then set preference $(p)$ as $p_{u i}$ as 1 if $r_{u i}$ is greater than 0 else if $p_{u i}$ is equal to zero we set $p_{u i}$ as 0 .
After setting $p$, we then calculate confidence $(c)$ as:
$$
c_{u i}=1+\alpha r_{u i}
$$
The goal now is to find the vector for each user $\left(x_{u}\right)$ and item $\left(y_{i}\right)$ in feature dimensions which means we want to minimize the following loss function:
$$
\sum_{u, i} c_{u i}\left(p_{u i}-x_{u}^{T} y_{i}\right)^{2}+\lambda\left(\sum_{u}\left|x_{u}\right|^{2}+\sum_{i}\left|y_{i}\right|^{2}\right)
$$
计算机视觉代写
CS代写|计算机视觉作业代写COMPUTER VISION代考|BAYESIAN PERSONALIZED RANKING
个性化排名的任务是为用户提供项目的排名列表。这也称为物品推荐11.
在左侧的图 3 中，观察到的数据X显示。我们的方法创建了用户特定的成对偏好一世>在j一对物品之间。在右侧，加上+表示用户喜欢项目一世超过项目j; 减(−)表示用户喜欢j超过一世.
为了形式化这一点，我们创建了训练数据Ds:在×一世×一世经过：
D_{s}:=\left{(u, i, j) \mid i \in I_{u}^{+j} \in I \反斜杠 I_{u}^{+}\right}D_{s}:=\left{(u, i, j) \mid i \in I_{u}^{+j} \in I \反斜杠 I_{u}^{+}\right}
为实际排名目标创建训练数据；即，观察到的子集D小号的>在用作训练数据。
用于计算 BPR 的算法是：
乙磷R=∑(在,一世,j)∈Ds在一世jθ|θ|2
然后我们使用随机梯度下降法进行优化θ，等式如下：
θ←θ+一种((和−X/1+和−X)∗(∂∂θX在一世j)+λθ⋅θ)
CS代写|计算机视觉作业代写COMPUTER VISION代考|LOGISTIC MATRIX FACTORIZATION
LMF 模型采用类似的方法4通过将观察矩阵 R 分解为 2 个低维矩阵Xn×F和是米×F其中 f 是潜在因素的数量。在4，他们最小化基于二进制的偏好矩阵和乘积之间的加权 RMSE在和在; 在这里，我们使用的是概率方法。
磷(l在一世∣X在,是一世,b一世,bj)=经验(X在是一世吨+b在+b一世)1+经验(X在是一世吨+b在+b一世)
在这里，b一世和bj术语表示用户和项目偏差，旨在解释用户和项目之间的行为变化。
CS代写|计算机视觉作业代写COMPUTER VISION代考|ALTERNATING LEAST SQUARES
我们从缺失值作为低置信度值的负偏好开始，将现有值作为正偏好但具有高置信度值。我们可以使用书签、评论或其他形式的交互作为计算我们信心的基础。
然后我们设置偏好(p)作为p在一世作为 1 如果r在一世大于 0 否则如果p在一世等于我们设置的零p在一世作为 0 。
设置后p，然后我们计算置信度(C)作为：
C在一世=1+一种r在一世
现在的目标是找到每个用户的向量(X在)和项目(是一世)在特征维度上，这意味着我们希望最小化以下损失函数：
∑在,一世C在一世(p在一世−X在吨是一世)2+λ(∑在|X在|2+∑一世|是一世|2)
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
