如果你也在 怎样代写图形模型Graphical Models CS274B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。图形模型Graphical Models或概率图形模型（PGM）或结构化概率模型是一种概率模型，用图来表达随机变量之间的条件依赖结构。它们通常用于概率论、统计学–特别是贝叶斯统计学–和机器学习。

图形模型Graphical Models一般来说，使用基于图形的表示方法作为编码多维空间上的分布的基础，而图形则是特定分布中存在的一组独立性的紧凑或因子化表示。分布的图形表示法有两个分支是常用的，即贝叶斯网络和马尔科夫随机场。这两个系列都包含了因子化和独立性的属性，但它们在可以编码的独立性集合和它们所引起的分布的因子化方面有所不同。

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计算机代写|图形模型代考Graphical Models代写|Uncertainty

For achieving their goals, intelligent agents, natural or artificial, have to select a course of actions among many possibilities. That is, they have to make decisions based on the information that they can obtain from their environment, their previous knowledge and their objectives. In many cases, the information and knowledge is incomplete or unreliable, and the results of their decisions are not certain, that is they have to make decisions under uncertainty. For instance, in an emergency, a medical doctor must act promptly even if she has limited information on the patient’s state; an autonomous vehicle that detects what might be an obstacle in its way, must decide if it should turn or stop without being certain about the obstacle’s distance, size and velocity; or a financial agent that needs to select the best investment according to its vague predictions on the expected return of the different alternatives and its clients’ requirements.

One of the goals of artificial intelligence is to develop systems that can reason and make decisions under uncertainty. Reasoning under uncertainty presented a challenge to early intelligent systems, as traditional paradigms were not well suited for managing uncertainty.

计算机代写|图形模型代考Graphical Models代写|Effects of Uncertainty

Early artificial intelligence systems were based on classical logic, in which knowledge can be represented as a set of logic clauses or rules. These systems have two important properties, modularity and monotonicity, which help to simplify knowledge acquisition and inference.

A system is modular if each piece of knowledge can be used independently to arrive to conclusions. That is, if the premises of any logical clause or rule are true, then we can assert its conclusion without needing to consider other elements in the knowledge base. For example, if we have the rule, $\forall X$, stroke $(X) \rightarrow$ impaired$\operatorname{arm}(X)$, then if we know that Mary had a stroke we know that she has an impairedarm.

A system is monotonic if its knowledge always increases monotonically: that is, any deduced fact or conclusion is maintained even if new facts are known by the system. For example, if there is a rule such as $\forall X, \operatorname{bird}(X) \rightarrow f l i e s(X)$, then if Tweety is a bird, we can assert that it flies.

However, if we have uncertainty these two properties are not true in general. In medical systems there is usually uncertainty about the diagnosis of a patient, so if a person suffers a stroke, her arm might not be impaired; it depends on the part of the brain affected by the stroke. Similarly, not all birds fly, so if we later learn that Tweety is a penguin, we will need to retract the conclusion that she flies.

The loss of these two properties makes a system that has to reason under uncertainty more complex. In principle, the system has to take into account all available knowledge and facts when deriving a conclusion, and must be able to change its conclusions when acquiring new data.

图形模型代写

计算机代写|图形模型代考GRAPHICAL MODELS代写|UNCERTAINTY

为了实现他们的目标，智能代理，无论是自然的还是人工的，都必须在许多可能性中选择一个行动方案。也就是说，他们必须根据他们可以从环境中获得的信息、他们以前的知识和他们的目标来做出决定。在很多情况下，信息和知识是不完整的或不可靠的，他们的决策结果是不确定的，即他们必须在不确定的情况下做出决策。例如，在紧急情况下，即使医生对患者状态的了解有限，她也必须迅速采取行动；自动驾驶汽车在检测到可能有障碍物时，必须在不确定障碍物的距离、大小和速度的情况下决定是否应该转弯或停止；

人工智能的目标之一是开发能够在不确定性下推理和做出决策的系统。不确定性下的推理对早期的智能系统提出了挑战，因为传统范式不太适合管理不确定性。

计算机代写|图形模型代考GRAPHICAL MODELS代写|EFFECTS OF UNCERTAINTY

早期的人工智能系统基于经典逻辑，其中知识可以表示为一组逻辑条款或规则。这些系统具有两个重要属性，模块化和单调性，有助于简化知识获取和推理。

如果每条知识都可以独立使用以得出结论，则系统是模块化的。也就是说，如果任何逻辑子句或规则的前提为真，那么我们可以断言其结论，而无需考虑知识库中的其他元素。例如，如果我们有规则，∀X， 中风(X)→受损手臂⁡(X)，那么如果我们知道玛丽中风了，我们就知道她的手臂有损伤。

如果一个系统的知识总是单调地增加，那么它就是单调的：也就是说，即使系统知道了新的事实，任何推导出的事实或结论都保持不变。例如，如果有这样的规则∀X,鸟⁡(X)→Fl一世和s(X)，那么如果翠蒂是一只鸟，我们可以断言它会飞。

但是，如果我们有不确定性，这两个属性通常不正确。在医疗系统中，患者的诊断通常存在不确定性，因此如果一个人中风，她的手臂可能不会受损；这取决于受中风影响的大脑部分。同样，不是所有的鸟都会飞，所以如果我们后来知道翠蒂是一只企鹅，我们就需要收回她会飞的结论。

这两个属性的丢失使得必须在不确定性下进行推理的系统变得更加复杂。原则上，系统在得出结论时必须考虑所有可用的知识和事实，并且必须能够在获取新数据时改变其结论。

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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。