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澳洲代考|高维数据分析代考High-Dimensional Data Analysis代考|AdaBoost
Boosting is another very successful algorithm for solving binary classification. The basic idea of boosting is to combine weaker learners to improve performance (Freund, 1995; Schapire, 1990). The AdaBoost algorithm, a special boosting algorithm, was first introduced by Freund and Schapire (1996). It constructs a “strong” classifier as a linear combination
$$
f(\mathbf{x})=\sum_{t=1}^{T} \alpha_{t} h_{t}(\mathbf{x})
$$
of “simple”, “weak” classifiers $h_{t}(\mathbf{x})$. The “weak” classifiers $h_{t}(\mathbf{x})$ ‘s can be thought of as features and $H(\mathbf{x})=\operatorname{sign}(f(\mathbf{x}))$ is called “strong” or final classifier. It works by sequentially reweighing the training data, applying a classification algorithm (weaker learner) to the reweighed training data, and then taking a weighted majority vote of the thus-obtained classifier sequence. This simple reweighing strategy improves performance of many weaker learners. Freund and Schapire (1996) and Breiman (1997) tried to provide a theoretic understanding based on game theory. Another attempt to investigate its behavior was made by Breiman (1998) using bias and variance tradeoff. Later Friedman, Hastie, and Tibshirani (2000) provided a new statistical perspective, namely using additively modeling and maximum likelihood, to understand why this seemingly mysterious AdaBoost algorithm works so well. They showed that AdaBoost is equivalent to using the exponential loss $\ell(u)=e^{-u}$.
澳洲代考|高维数据分析代考High-Dimensional Data Analysis代考|Other loss functions
There are many other loss functions in this regularization framework. Examples include the squared loss £(u) = (1 – u)2 used in the proximal SVM (Fung and Mangasarian, 2001) and the least square SVM (Suykens and Vandewalle, 1999), the logistic loss £(u) = 10g(1+e-U ) of the logistic regression, and the modified least squared loss £(u) = ([1- ul+)2 proposed by Zhang and Oles (2001). In particular, the logistic loss is motivated by assuming that the probability of Y = + 1 given X = x is given by efex ) /(1 +efex )). Consequently the logistic regression is capable of estimating the conditional probability.
高维数据分析代考
澳洲代考|高维数据分析代考HIGH-DIMENSIONAL DATA ANALYSIS代考|ADABOOST
Boosting 是解决二进制分类的另一种非常成功的算法。boosting的基本思想是结合较弱的学习器来提高性能Fr和在nd,1995;小号CH一个p一世r和,1990. AdaBoost算法是一种特殊的boosting算法，由Freund和Schapire首先提出1996. 它将“强”分类器构造为线性组合
F(X)=∑吨=1吨一个吨H吨(X)
“简单”、“弱”分类器H吨(X). “弱”分类器H吨(X)可以被认为是特征和H(X)=符号(F(X))称为“强”或最终分类器。它通过顺序重新加权训练数据，应用分类算法来工作在和一个ķ和rl和一个rn和r对重新加权的训练数据进行加权，然后对由此获得的分类器序列进行加权多数投票。这种简单的重新加权策略提高了许多较弱学习者的表现。弗洛因德和夏皮尔1996和布雷曼1997试图提供基于博弈论的理论理解。Breiman 进行了另一次调查其行为的尝试1998使用偏差和方差权衡。后来的弗里德曼、哈斯蒂和蒂布希拉尼2000提供了一个新的统计视角，即使用加法建模和最大似然，来理解为什么这个看似神秘的 AdaBoost 算法工作得这么好。他们表明 AdaBoost 等效于使用指数损失ℓ(在)=和−在.
澳洲代考|高维数据分析代考HIGH-DIMENSIONAL DATA ANALYSIS代考|OTHER LOSS FUNCTIONS
这个正则化框架中还有许多其他的损失函数。示例包括平方损失 £在 = 1–在2 用于近端 SVMF在nG一个nd米一个nG一个s一个r一世一个n,2001和最小二乘 SVM小号在是ķ和ns一个nd在一个nd和在一个ll和,1999, 逻辑损失 £在= 10克1+和−在逻辑回归和修正的最小二乘损失 £在=[1−在l+2 张和奥莱斯提出2001. 特别是，逻辑损失的动机是假设 Y = + 1 给定 X = x 的概率由 efex ) /1+和F和X）。因此，逻辑回归能够估计条件概率。
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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。