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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|Separable Case
In separable cases, the target concept $c$ is in the hypothesis space $\mathcal{H}$ (i.e., $c \in \mathcal{H}$ ). Then, given a training set $D$ with size $m$, how can we find a hypothesis from $\mathcal{H}$ satisfying the constraint of a given error parameter?
It is natural to come up with the following learning strategy. Since the labels of the samples in $D$ are assigned by the target concept $c \in \mathcal{H}$, any hypotheses that misclassify any samples in $D$ must not be the target concept $c$. Hence, we simply eliminate all hypotheses that are inconsistent with $D$ and keep the rest. When the training set $D$ is sufficiently large, we can keep eliminating inconsistent hypotheses from $\mathcal{H}$ until there is only one hypothesis left, which must be the target concept $c$. In practice, however, since the training data is usually limited, we may end up with more than one hypothesis that is consistent with $D$, and we cannot distinguish them without additional information.
Given that the training data is limited, how many samples do we need to learn a good approximation of the target concept $c$ ? For PAC learning, we say a training set $D$ is sufficient for a learning algorithm $\mathfrak{L}$ if $\mathfrak{L}$ can find an $\epsilon$-approximation of the target concept with a probability of at least $1-\delta$.
We first estimate the probability of having a hypothesis that performs perfectly on the training set but still with a generalization error greater than $\epsilon$. Suppose the generalization error of a hypothesis $h$ is greater than $\epsilon$, then, for any i.i.d. sample $(\boldsymbol{x}, y)$ drawn from the distribution $\mathcal{D}$, we have
$$
\begin{aligned}
P(h(\boldsymbol{x})=y) &=1-P(h(\boldsymbol{x}) \neq y) \
&=1-E(h) \
&<1-\epsilon .
\end{aligned}
$$
Since $D$ contains $m$ samples independently drawn from $\mathcal{D}$, the probability that $h$ and $D$ are consistent is given by
$$
\begin{aligned}
P\left(\left(h\left(\boldsymbol{x}_1\right)=y_1\right) \wedge \ldots \wedge\left(h\left(\boldsymbol{x}_m\right)=y_m\right)\right) &=(1-P(h(\boldsymbol{x}) \neq y))^m \
&<(1-\epsilon)^m . \quad(12.11)
\end{aligned}
$$
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Non-separable Case
For difficult learning problems, the target concept $c$ is usually not in the hypothesis space $\mathcal{H}$. Suppose $\widehat{E}(h) \neq 0$ for any $h \in \mathcal{H}$, that is, every hypothesis in $\mathcal{H}$ misclassifies at least one training example, then, from Hoeffding’s inequality, we have:
Lemma 12.1 Let $D$ be a training set containing $m$ samples independently drawn from a distribution $\mathcal{D}$. Then, for any $h \in \mathcal{H}$ and $0<\epsilon<1$, we have
$$
\begin{aligned}
&P(\widehat{E}(h)-E(h) \geqslant \epsilon) \leqslant \exp \left(-2 m \epsilon^2\right), \
&P(E(h)-\widehat{E}(h) \geqslant \epsilon) \leqslant \exp \left(-2 m \epsilon^2\right), \
&P(|E(h)-\widehat{E}(h)| \geqslant \epsilon) \leqslant 2 \exp \left(-2 m \epsilon^2\right) .
\end{aligned}
$$
Corollary 12.1 Let D be a training set containing $m$ samples independently drawn from a distribution $\mathcal{D}$. Then, for any $h \in \mathcal{H}$ and $0<\epsilon<1$, the following holds with a probability of at least $1-\delta$ :
$$
\widehat{E}(h)-\sqrt{\frac{\ln (2 / \delta)}{2 m}} \leqslant E(h) \leqslant \widehat{E}(h)+\sqrt{\frac{\ln (2 / \delta)}{2 m}} .
$$
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写 MACHINE LEARNING代考|SEPARABLE CASE
在可分离的情况下，目标概念 $c$ 在假设空间 $\mathcal{H}$ i.e., $\$ c \in \mathcal{H} \$$. 然后，给定一个训练集 $D$ 有大小 $m$, 我们如何从 $\mathcal{H}$ 满足给定误差参数的约束?
想出以下学习策略是很自然的。由于样本的标签在 $D$ 由目标概念指定 $c \in \mathcal{H}$, 任何对样本中的任何样本进行错误分类的假设 $D$ 不能是目标概念 $c$. 因此，我们简单地消 除所有与 $D$ 并保留其余部分。当训练集 $D$ 足够大，我们可以不断消除不一致的假设直到只剩下一个假设，它必须是目标概念 $c$. 然而，在实践中，由于训练数据通 常是有限的，我们最终可能会得到多个与 $D$ ，如果没有额外的信息，我们无法区分它们。
鉴于训练数据有限，我们需要多少样本来学习目标概念的良好近似 $c$ ? 对于 PAC 学习，我们说一个训练集 $D$ 对于学习算法来说已经足够了 $\mathfrak{L}$ 如果 $\mathcal{L}$ 可以找到一个 $\epsilon$-目 标概念的近似值至少为 $1-\delta$.
我们首先估计有一个假设在训练集上表现完美但泛化误差仍然大于 $\epsilon$. 假设一个假设的泛化错误 $h$ 大于 $\epsilon$ ，那么，对于任何独立同分布样本 $(x, y)$ 从分布中得出 $\mathcal{D}$ ，我 们有
$$
P(h(\boldsymbol{x})=y)=1-P(h(\boldsymbol{x}) \neq y) \quad=1-E(h)<1-\epsilon .
$$
自从 $D$ 包含 $m$ 独立抽取的样本 $\mathcal{D}$, 的概率 $h$ 和 $D$ 一致由下式给出
$$
P\left(\left(h\left(\boldsymbol{x}_1\right)=y_1\right) \wedge \ldots \wedge\left(h\left(\boldsymbol{x}_m\right)=y_m\right)\right)=(1-P(h(\boldsymbol{x}) \neq y))^m \quad<(1-\epsilon)^m . \quad(12.11)
$$
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|NONSEPARABLE CASE
对于困难的学习问题，目标概念 $c$ 通常不在假设空间中 $\mathcal{H}$. 认为 $\widehat{E}(h) \neq 0$ 对于任何 $h \in \mathcal{H}$ ，也就是说，每个假设 $\mathcal{H}$ 对至少一个训练样本进行错误分类，然后，根据 Hoeffding 不等式，我们有:
引理 $12.1$ 让 $D$ 是一个训练集，包含 $m$ 从分布中独立抽取的样本 $\mathcal{D}$. 那么，对于任何 $h \in \mathcal{H}$ 和 $0<\epsilon<1$ ，我们有
$$
P(\widehat{E}(h)-E(h) \geqslant \epsilon) \leqslant \exp \left(-2 m \epsilon^2\right), \quad P(E(h)-\widehat{E}(h) \geqslant \epsilon) \leqslant \exp \left(-2 m \epsilon^2\right), P(|E(h)-\widehat{E}(h)| \geqslant \epsilon) \leqslant 2 \exp \left(-2 m \epsilon^2\right) .
$$
推论 $12.1$ 令 $\mathrm{D}$ 为训练焦，包含 $m$ 从分布中独立抽取的样本 $\mathcal{D}$. 那么，对于任何 $h \in \mathcal{H}$ 和 $0<\epsilon<1$ ，以下成立的概率至少为 $1-\delta$ :
$$
\widehat{E}(h)-\sqrt{\frac{\ln (2 / \delta)}{2 m}} \leqslant E(h) \leqslant \widehat{E}(h)+\sqrt{\frac{\ln (2 / \delta)}{2 m}}
$$
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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。