如果你也在 怎样代写机器学习machine learning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。机器学习machine learning（ML）是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域，也就是说，利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据（称为训练数据）建立模型，以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用，如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉，在这些应用中，开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。
机器学习machine learning的一个子集与计算统计学密切相关，计算统计学专注于使用计算机进行预测；但并非所有的机器学习都是统计学习。数学优化的研究为机器学习领域提供了方法、理论和应用领域。数据挖掘是一个相关的研究领域，专注于通过无监督学习进行探索性数据分析。机器学习的一些实现方式以模仿生物大脑工作的方式使用数据和神经网络。
my-assignmentexpert™机器学习machine learning作业代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。my-assignmentexpert™， 最高质量的机器学习machine learning作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于统计Statistics作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此机器学习machine learning作业代写的价格不固定。通常在经济学专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。
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cs代写|机器学习代写machine learning代考|Direct Products
There are some useful ways of forming new vector spaces from older ones.
Definition 5.1. Given $p \geq 2$ vector spaces $E_{1}, \ldots, E_{p}$, the product $F=E_{1} \times \cdots \times E_{p}$ can be made into a vector space by defining addition and scalar multiplication as follows:
$$
\begin{aligned}
\left(u_{1}, \ldots, u_{p}\right)+\left(v_{1}, \ldots, v_{p}\right) &=\left(u_{1}+v_{1}, \ldots, u_{p}+v_{p}\right) \
\lambda\left(u_{1}, \ldots, u_{p}\right) &=\left(\lambda u_{1}, \ldots, \lambda u_{p}\right)
\end{aligned}
$$
for all $u_{i}, v_{i} \in E_{i}$ and all $\lambda \in \mathbb{R}$. The zero vector of $E_{1} \times \cdots \times E_{p}$ is the $p$-tuple
$$
(\underbrace{0, \ldots, 0}{p}), $$ where the $i$ th zero is the zero vector of $E{i}$.
cs代写|机器学习代写machine learning代考|The Rank-Nullity Theorem; Grassmann’s Relation
Let us now consider a vector space $E$ and $p$ subspaces $U_{1}, \ldots, U_{p}$ of $E$. We have a map
$$
a: U_{1} \times \cdots \times U_{p} \rightarrow E
$$
given by
$$
a\left(u_{1}, \ldots, u_{p}\right)=u_{1}+\cdots+u_{p},
$$
with $u_{i} \in U_{i}$ for $i=1, \ldots, p$. It is clear that this map is linear, and so its image is a subspace of $E$ denoted by
$$
U_{1}+\cdots+U_{p}
$$
and called the sum of the subspaces $U_{1}, \ldots, U_{p}$. By definition,
$$
U_{1}+\cdots+U_{p}=\left{u_{1}+\cdots+u_{p} \mid u_{i} \in U_{i}, 1 \leq i \leq p\right},
$$
and it is immediately verified that $U_{1}+\cdots+U_{p}$ is the smallest subspace of $E$ containing $U_{1}, \ldots, U_{p}$. This also implies that $U_{1}+\cdots+U_{p}$ does not depend on the order of the factors $U_{i}$; in particular,
$$
U_{1}+U_{2}=U_{2}+U_{1} .
$$
CS代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|Multiresolution Signal Analysis with Haar Bases
We begin with the following theorem which shows that given a linear map $f: E \rightarrow F$, its domain E is the direct sum of its kernel Ker $f$ with some isomorphic copy of its image $\operatorname{Im} f$.
Theorem 5.8. Rank-nullity theorem Let f : E → F be a linear map with finite image. For any choice of a basis $\left(f_{1}, \ldots, f_{r}\right)$ of $\operatorname{Im} f$, let $\left(u_{1}, \ldots, u_{r}\right)$ be any vectors in $E$ such that $f_{i}=f\left(u_{i}\right)$, for $i=1, \ldots, r$. If $s: \operatorname{Im} f \rightarrow E$ is the unique linear map defined by $s\left(f_{i}\right)=u_{i}$, for $i=1, \ldots, r$, then $s$ is injective, $f \circ s=\mathrm{id}$, and we have a direct sum
$$
E=\operatorname{Ker} f \oplus \operatorname{Im} s
$$
as illustrated by the following diagram:
$$
\operatorname{Ker} f \longrightarrow E=\operatorname{Ker} f \oplus \operatorname{Im} s \stackrel{f}{\longleftrightarrow} \operatorname{Im} f \subseteq F .
$$
机器学习代写
CS代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|DIRECT PRODUCTS
有一些有用的方法可以从旧的向量空间形成新的向量空间。
定义 5.1。给定p≥2向量空间和1,…,和p, 产品F=和1×⋯×和p可以通过定义加法和标量乘法将其制成向量空间，如下所示：
(在1,…,在p)+(在1,…,在p)=(在1+在1,…,在p+在p) λ(在1,…,在p)=(λ在1,…,λ在p)
对全部在一世,在一世∈和一世和所有λ∈R. 的零向量和1×⋯×和p是个p-tuple
$$
(\underbrace{0, \ldots, 0} {p}), $$ 其中一世第零是$E {i}$ 的零向量。
CS代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|THE RANK-NULLITY THEOREM; GRASSMANN’S RELATION
现在让我们考虑一个向量空间和和p子空间在1,…,在p的和. 我们有一张地图
一种:在1×⋯×在p→和
由
一种(在1,…,在p)=在1+⋯+在p,
和在一世∈在一世为了一世=1,…,p. 很明显，这张地图是线性的，所以它的图像是和表示为
在1+⋯+在p
并称为子空间的总和在1,…,在p. 根据定义，
U_{1}+\cdots+U_{p}=\left{u_{1}+\cdots+u_{p} \mid u_{i} \in U_{i}, 1 \leq i \leq p\right },U_{1}+\cdots+U_{p}=\left{u_{1}+\cdots+u_{p} \mid u_{i} \in U_{i}, 1 \leq i \leq p\right },
并立即验证在1+⋯+在p是的最小子空间和包含在1,…,在p. 这也意味着在1+⋯+在p不依赖于因素的顺序在一世; 尤其，
在1+在2=在2+在1.
CS代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|MULTIRESOLUTION SIGNAL ANALYSIS WITH HAAR BASES
我们从以下定理开始，它表明给定线性映射F:和→F, 它的域 E 是它的核 Ker 的直接和F带有其图像的一些同构副本在里面F.
定理 5.8。秩零定理 令 f : E → F 是有限图像的线性映射。对于任何基础的选择(F1,…,Fr)的在里面F， 让(在1,…,在r)是任何向量和这样F一世=F(在一世)， 为了一世=1,…,r. 如果s:在里面F→和是由定义的唯一线性映射s(F一世)=在一世， 为了一世=1,…,r， 然后s是单射的，F∘s=一世d，我们有一个直接的和
和=克尔F⊕在里面s
如下图所示：
克尔F⟶和=克尔F⊕在里面s⟷F在里面F⊆F.
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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。
