如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning ACDL2022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程序可以在没有明确编程的情况下执行任务。它涉及到计算机从提供的数据中学习，从而执行某些任务。对于分配给计算机的简单任务，有可能通过编程算法告诉机器如何执行解决手头问题所需的所有步骤；就计算机而言，不需要学习。对于更高级的任务，由人类手动创建所需的算法可能是一个挑战。在实践中，帮助机器开发自己的算法，而不是让人类程序员指定每一个需要的步骤，可能会变得更加有效 。
机器学习Machine Learning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。 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。
同学们在留学期间，都对各式各样的作业考试很是头疼，如果你无从下手，不如考虑my-assignmentexpert™！
my-assignmentexpert™提供最专业的一站式服务：Essay代写，Dissertation代写，Assignment代写，Paper代写，Proposal代写，Proposal代写，Literature Review代写，Online Course，Exam代考等等。my-assignmentexpert™专注为留学生提供Essay代写服务，拥有各个专业的博硕教师团队帮您代写，免费修改及辅导，保证成果完成的效率和质量。同时有多家检测平台帐号，包括Turnitin高级账户，检测论文不会留痕，写好后检测修改，放心可靠，经得起任何考验！
想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。
我们在计算机Quantum computer代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的计算机Quantum computer代写服务。我们的专家在机器学习Machine Learning代写方面经验极为丰富，各种机器学习Machine Learning相关的作业也就用不着 说。
CS代写|机器学习代写Machine Learning代考|Terminology
To conduct machine learning, we must have data first. Suppose we have collected a set of watermelon records, for example, (color $=$ dark; root $=$ curly; sound $=$ muffled), (color $=$ green; root = curly; sound $=$ dull $),($ color $=$ light $;$ root $=$ straight; sound = crisp),…, where each pair of parentheses encloses one record and “=” means “takes value”.
Collectively, the records form a data set, where each record contains the description of an event or object, e.g., a watermelon. A record, also called an instance or a sample, describes some attributes of the event or object, e.g., the color, root, and sound of a watermelon. These descriptions are often called attributes or features, and their values, such as green and dark, are called attribute values. The space spanned by attributes is called an attribute space, sample space, or input space. For example, if we consider color, root, and sound as three axes, then they span a three-dimensional space describing watermelons, and we can position every watermelon in this space. Since every point in the space corresponds to a position vector, an instance is also called a feature vector.
More generally, let $D=\left{x_1, x_2, \ldots, x_m\right}$ be a data set containing $m$ instances, where each instance is described by $d$ attributes. For example, we use three attributes to describe watermelons. Each instance $\boldsymbol{x}i=\left(x{i 1} ; x_{i 2} ; \ldots ; x_{i d}\right) \in \mathcal{X}$ is a vector in the $d$-dimensional sample space $\mathcal{X}$, where $d$ is called the dimensionality of the instance $\boldsymbol{x}i$, and $x{i j}$ is the value of the $j$ th attribute of the instance $\boldsymbol{x}_i$. For example, at the beginning of this section, the second attribute of the third watermelon takes the value straight.
CS代写|机器学习代写Machine Learning代考|Hypothesis Space
Induction and deduction are two fundamental tools of scientific reasoning. Induction is the process from specialization to generalization, that is, summarizing specific observations to generalized rules. In contrast, deduction is the process from generalization to specialization, that is, deriving specific cases from basic principles. For example, in axiomatic systems of mathematics, the process of deriving a theorem from a set of axioms is deduction. By contrast, learning from examples is an inductive process, also known as inductive learning.
In a broad sense, inductive learning is almost equivalent to learning from examples. In a narrow sense, inductive learning aims to learn concepts from training data, and hence is also called concept learning or concept formation. The research and applications on concept learning are quite limited because it is usually too hard to learn generalized models with clear semantic meanings, whereas in real-world applications, the learned models are often black boxes that are difficult to interpret. Nevertheless, having a brief idea of concept learning is useful for understanding some basic concepts of machine learning.
The most fundamental form of concept learning is Boolean concept learning, which encodes target concepts as Boolean values 1 or 0 , indicating true or false. Taking the training data in – Table $1.1$ as an example, suppose we want to learn the target concept of ripe, assume that the ripeness of a watermelon entirely depends on its color, root, and sound. In other words, whether a watermelon is ripe or not is determined once we know the values of those three variables. Then, the concepts to be learned could be “ripe is watermelon with color $=X$, root $=Y$, and sound $=Z$ “, or equivalently as the Boolean expression “ripe $\leftrightarrow($ color $=$ ?) $\wedge$ (root $=$ ?) $\wedge$ (sound $=$ ?)”, where the “?” marks are the values to be learned from training data.
机器学习代写
CS代写|机器学习代写Machine Learning代考|术语
要进行机器学习，我们首先必须有数据。假设我们已经收集了一组西瓜记录，例如，(颜色$=$ dark;根$=$卷;声音$=$闷)，(颜色$=$绿色;根=卷曲;声音$=$沉闷$),($颜色$=$光$;$根$=$直;Sound = crisp)，…，其中每对括号包含一条记录，“=”表示“取值”
总的来说，这些记录形成一个数据集，其中每个记录包含一个事件或对象的描述，例如，一个西瓜。记录，也称为实例或样本，描述事件或对象的某些属性，例如西瓜的颜色、根和声音。这些描述通常称为属性或特征，它们的值，如绿色和深色，称为属性值。由属性张成的空间称为属性空间、样本空间或输入空间。例如，如果我们把颜色、根和声音看作三个轴，那么它们就跨越了描述西瓜的三维空间，我们可以在这个空间中定位每个西瓜。由于空间中的每一个点都对应于一个位置向量，一个实例也被称为特征向量
更一般地，设$D=\left{x_1, x_2, \ldots, x_m\right}$为包含$m$实例的数据集，其中每个实例由$d$属性描述。例如，我们用三个属性来描述西瓜。每个实例$\boldsymbol{x}i=\left(x{i 1} ; x_{i 2} ; \ldots ; x_{i d}\right) \in \mathcal{X}$是$d$ -维样本空间$\mathcal{X}$中的一个向量，其中$d$被称为实例$\boldsymbol{x}i$的维数，而$x{i j}$是实例$\boldsymbol{x}_i$的$j$第th属性的值。例如，在这一部分的开始，第三个西瓜的第二个属性直接取值。
CS代写|机器学习代写Machine Learning代考|假设空间
归纳和推演是科学推理的两个基本工具。归纳法是从专门化到泛化的过程，即把具体的观察总结为泛化的规则。演绎则是由概括到专业化的过程，即从基本原理推导出具体案例。例如，在数学的公理系统中，从一组公理推导出一个定理的过程就是演绎。相比之下，从例子中学习是一个归纳的过程，也称为归纳学习
从广义上讲，归纳学习几乎等同于从例子中学习。狭义的归纳学习旨在从训练数据中学习概念，因此也被称为概念学习或概念形成。在概念学习方面的研究和应用非常有限，因为通常很难学习到具有明确语义的广义模型，而在现实应用中，学习到的模型往往是难以解释的黑箱。尽管如此，对概念学习有一个简短的了解对于理解机器学习的一些基本概念是有用的
概念学习最基本的形式是布尔概念学习，它将目标概念编码为布尔值1或0，表示真或假。以-表$1.1$中的训练数据为例，假设我们要学习成熟的目标概念，假设西瓜的成熟完全取决于它的颜色、根和声音。换句话说，一旦我们知道了这三个变量的值，就决定了西瓜是否成熟。然后，要学习的概念可以是“熟是西瓜，颜色$=X$，根$=Y$，音$=Z$”，或者相当于布尔表达式“熟$\leftrightarrow($颜色$=$ ?) $\wedge$(根$=$ ?) $\wedge$(音$=$ ?)”，其中“?”标记是要从训练数据中学习到的值
CS代写|机器学习代写Machine Learning代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
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。
