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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 。
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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Probabilistic Models for Data
A powerful idea in $\mathrm{ML}$ is to interpret each datapoints as the realization of a random variable (RV). For ease of exposition let us consider datapoints that are characterized by a single feature $x$. The following concepts can be extended easily to datapoints characterized by a feature vector $\mathbf{x}$ and a label $y$.
One of the most basic examples of a probabilistic model for datapoints in ML is the i.i.d. assumption. This assumption interprets datapoints $x^{(1)}, \ldots, x^{(m)}$ as realizations of statistically independent random variables with the same probability distribution $p(x)$. It might not be immediately clear why it is a good idea to interpret data points as realizations of random variables with the common probability distribution $p(x)$. However, this interpretation allows us to use the properties of the probability distribution to characterize overall properties of entire datasets, i.e., large collections of data points.
The probability distribution $p(x)$ underlying the data points within the i.i.d. assumption is either known (based on some domain expertise) or estimated from data. It is often enough to estimate only some parameters of the distribution $p(x)$. Section $3.12$ discusses a principled approach to estimate the parameters of a probability distribution from datapoints. This approach is sometimes referred to as maximum likelihood and aims at finding (parameter of) a probability distribution $p(x)$ such that the probability (density) of actually observing the available data points is maximized $[15-17]$
Two of the most basic and widely used parameters of a probability distribution $p(x)$ are the expected value or mean [18]
$$
\mu_x=\mathbb{E}{x}:=\int_{x^{\prime}} x^{\prime} p\left(x^{\prime}\right) d x^{\prime}
$$
and the variance
$$
\sigma_x^2:=\mathbb{E}\left{(x-\mathbb{E}{x})^2\right}
$$
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|The Model
Consider some ML application that generates data points, each characterized by features $\mathbf{x} \in \mathcal{X}$ and label $y \in \mathcal{Y}$. The informal principle of most (if not every) ML method is to learn a hypothesis map $h: \mathcal{X} \rightarrow \mathcal{Y}$ such that
$$
y \approx \underbrace{h(\mathbf{x})}_{\hat{y}} \text { for any data point. }
$$
The informal goal (2.2) will be made precise in several aspects throughout the rest of our book. First, we need to quantify the approximation error (2.2) incurred by a given hypothesis map $h$. Second, we need to make precise what we actually mean by requiring (2.2) to hold for “any” data point. We solve the first issue by the concept of a loss function in Sect. 2.3. The second issue is then solved in Chap. 4 by using a simple probabilistic model for data.
Let us assume for the time being that we have found a reasonable hypothesis $h$ in the sense of (2.2). We can then use this hypothesis to predict the label of any data point for which we know its features. The prediction $\hat{y}=h(\mathbf{x})$ is obtained by evaluating the hypothesis for the features $\mathbf{x}$ of a data point (see Fig. 2.6. and Fig. 2.7). It seem natural to refer to a hypothesis map as a predictor map since it is used to compute predictions for the label.
For ML problems using a finite label space $\mathcal{Y}(\mathrm{e} . \mathrm{g}, \mathcal{Y}={-1,1}$, we refer to a hypothesis also as a classifier. For a finite $\mathcal{Y}$, we can characterize a particular classifier map $h$ using its different decision regions
$$
\mathcal{R}^{(a)}:=\left{\mathbf{x} \in \mathbb{R}^n: h=a\right} \subseteq \mathcal{X} .
$$
Each label value $a \in \mathcal{Y}$ is associated with a specific decision region $\mathcal{R}^{(a)}:=\left{\mathbf{x} \in \mathbb{R}^n:\right.$ $h=a}$. For a given label value $a \in \mathcal{Y}$, the decision region $\mathcal{R}^{(a)}:=\left{\mathbf{x} \in \mathbb{R}^n: h=a\right}$ is constituted by all feature vectors $\mathbf{x} \in \mathcal{X}$ which are mapped to this label value, $h(\mathbf{x})=a$.
机器学习代写
计算机代写机器学习代写MACHINE LEARNING代 考|PROBABILISTIC MODELS FOR DATA
一个强大的想法 $\mathrm{ML}$ 是将每个数据点解释为随机变量的实现 $R V$. 为了便于说明，让我们考虑以单一特征为特征的数据点 $x$. 以下概念可以很容易地扩展到以特征向量 为特征的数据点 $\mathbf{x}$ 和一个标签 $y$.
$\mathrm{ML}$ 中数据点概率模型的最基本示例之一是 $\mathrm{iid}$ 假设。这个假设解释了数据点 $x^{(1)}, \ldots, x^{(m)}$ 作为具有相同概率分布的统计独立随机变量的实现 $p(x)$. 可能无法主即清 楚为什么将数据点解释为具有共同概率分布的随机变量的实现是一个好主意 $p(x)$. 然而，这种解释允许我们使用概率分布的特性来表征整个数据集的整体特性，即 大量数据点的集合。
概率分布 $p(x)$ 独立同分布假设内的数据点的基础是已知的basedonsomedomainexpertise或从数据估计。通常只估计分布的一些参数就足够了 $p(x)$. 部分 $3.12$ 讨 论了一种从数据点估计概率分布参数的原则方法。这种方法有时被称为最大似然，旨在找到 parameterof概率分布 $p(x)$ 使得概率density实际观窅可用数据点的次 数最大化 $[15-17]$
概率分布的两个最其本和最广泛使用的参数 $p(x)$ 是期望值或均值
18
$$
\mu_x=\mathbb{E} x:=\int_{x^{\prime}} x^{\prime} p\left(x^{\prime}\right) d x^{\prime}
$$
和方差
\sigma_ $x^{\wedge} 2:=\left\langle\right.$ mathbb ${E} \backslash \operatorname{left}\left{(x-\backslash \text { mathbb }{E}[x})^{\wedge} 2 \backslash\right.$ right $}$
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|THE MODEL
考虑一些生成数据点的 $\mathrm{ML}$ 应用程序，每个数据点都有特征 $\mathbf{x} \in \mathcal{X}$ 和标签 $y \in \mathcal{Y}$.大多数的非正式原则 $i f n o t e v e r y M L$ 方法是学习一个假设图 $h: \mathcal{X} \rightarrow \mathcal{Y}$ 这样 $y \approx \underbrace{h(\mathbf{x})}_{\hat{y}}$ for any data point.
非正式的目标 $2.2$ 在本书的其余部分中，我们将在几个方面进行精确说明。首先，我们需要量化近似误差 $2.2$ 由给定的假设图引起 $h$. 其次，我们需要通过要求明确我 们的实际意思 $2.2$ 持有“任何”数据点。我们通过 Sect 中损失函数的概念解决了第一个问题。2.3. 第二个问题然后在第一章中解决。4通过对数据使用简单的概率模 型。
让我们暂时假设我们已经找到了一个合理的假设 $h$ 在某种意义上 $2.2$. 然后我们可以使用这个假设来预测我们知道其特征的任何数据点的标签。预测 $\hat{y}=h(\mathbf{x})$ 通过评 估特征的假设获得 $\mathrm{x}$ 一个数据点的 seeFig. 2.6. andFig. 2.7. 将假设图称为预测图似乎很目然，因为它用于计算标䗒的预测。
对于使用有限标签空间的 ML问题 $\mathcal{Y}(\mathrm{e}, \mathrm{g}, \mathcal{Y}=-1,1$ ，我们也将假设称为分类器。对于一个有限 $\mathcal{Y}$ ，我们可以表征一个特定的分类器图 $h$ 使用其不同的决策区域 $\left\lfloor\right.$ mathcal${R}^{\wedge}{(a)}:=\left{\right.$ left $\left{\backslash\right.$ mathbf ${x} \backslash$ in $\backslash$ mathbb ${R}^{\wedge} n: h=a \backslash$ right $}{$ subseteq $\backslash$ mathcal ${X}$ 。
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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。
