如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning CITS5508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 。
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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Unlabeled Samples
We come to the watermelon field during the harvest season, and the ground is covered with many watermelons. The melon farmer brings a handful of melons and says that they are all ripe melons, and then points at a few melons in the ground and says that these are not ripe, and they would take a few more days to grow up. Based on this information, can we build a model to determine which melons in the field are ripe for picking? For sure, we can use the ripe and unripe watermelons told by the farmers as positive and negative samples to train a classifier. However, is it too few to use only a handful of melons as training samples? Can we use all the watermelons in the field as well?
Formally, we have a data set $D_l=\left{\left(\boldsymbol{x}1, y_1\right),\left(\boldsymbol{x}_2, y_2\right), \ldots\right.$, $\left.\left(\boldsymbol{x}_l, y_l\right)\right}$ with $l$ labeled samples, where the labels, ripe or unripe, are known. Besides, we have another data set $D_u=\left{\boldsymbol{x}{l+1}\right.$, $\left.-\boldsymbol{x}{l+2}, \ldots, \boldsymbol{x}{l+u}\right}$ containing $u$ unlabeled samples without labels, where $l \ll u$. If we use traditional supervised learning methods, then we can only use $D_l$ and have to discard all information in $D_u$. In this case, the generalization ability of a learned model may not be satisfactory when $D_l$ is small. So, can $D_u$ be used in the process of building the model?
A straightforward approach is to label all samples in $D_u$ before learning, that is, we ask the farmers to check all watermelons in the field. Other than this labor-intensive approach, is there a “cheaper” way?
One alternative is that we can use $D_l$ to train a model first, take this model to pick a watermelon in the field, ask the farmer whether it is ripe, then add this newly obtained labeled sample to $D_l$ to retrain a model, and then pick a melon again…. Since we only select the most useful watermelons to improve the performance of the model, the labeling cost is greatly reduced. This kind of learning paradigm is called active learning, and its goal is to use as few query as possible to get the best performance, that is, to ask the farmer as few times as possible.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Generative Methods
Generative methods, which are directly based on certain generative models, assume that all samples, labeled or unlabeled, are “generated” from the same underlying model. This assumption enables us to connect the unlabeled samples to the learning objective, where the labels of unlabeled samples are treated as missing parameters that can be estimated with maximum likelihood estimation using the EM algorithm. The main difference among generative methods lies in the underlying assumptions made by their generative models, that is, different assumptions of the underlying model lead to different generative methods.
Given a sample $\boldsymbol{x}$ with its ground-truth class label $y \in \mathcal{Y}$, where $\mathcal{Y}={1,2, \ldots, N}$ is the set of all possible classes. We assume that the sample is generated by a Gaussian mixture model in which each Gaussian mixture component corresponds to a class. In other words, the sample is generated based on the following probability density function:
$$
p(\boldsymbol{x})=\sum_{i=1}^N \alpha_i \cdot p\left(\boldsymbol{x} \mid \boldsymbol{\mu}i, \boldsymbol{\Sigma}_i\right), $$ where $\alpha_i \geqslant 0$ is the mixture coefficient and $\sum{i=1}^N \alpha_i=1 ; p(\boldsymbol{x} \mid$ $\left.\boldsymbol{\mu}_i, \boldsymbol{\Sigma}_i\right)$ is the probability of the sample $\boldsymbol{x}$ belonging to the $i$ th Gaussian mixture component; $\boldsymbol{\mu}_i$ and $\boldsymbol{\Sigma}_i$ are the parameters of the $i$ th Gaussian mixture component.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|UNLABELED SAMPLES
我们在收获亲节来到西瓜地，地上长满了许多西瓜。瓜农拿了一把瓜，说都是孰了的瓜，然后指着地里的几个瓜说，还没孰，还要几天才能长出来。基于这些信 息，我们能否建立一个模型来确定地里哪些瓜适合采摘? 当然，我们可以将农民告诉的成孰和末成孰的西瓜作为正样本和负样本来训练分类器。但是，只使用一把 瓜作为训练样本是不是太少了? 我们可以把地里所有的西瓜都用完吗? 有标签的末标记样本，其中 $l \ll u$. 如果我们使用传统的监督学习方法，那么我们只能使用 $D_l$ 并且必须丢弃所有信息 $D_u$. 在这种情况下，学习模型的泛化能力可能 不令人满意 $D_l$ 是小。所以可以 $D_u$ 在构建模型的过程中使用?
一种直接的方法是将所有样本标记为 $D_u$ 学习前，也就是请农民把地里的西瓜全部检龺一遍。除了这种劳动密集型的方式，还有“更便宜”的方式吗?
一种选择是我们可以使用 $D_l$ 先训练一个模型，拿这个模型在地里摘一个西瓜，问农夫孰不孰，然后把这个新得到的带标签的样本添加到 $D_l$ 重新训练模型，然后再 次挑选瓜…… 由于我们只选择最有用的西瓜来提高模型的性能，因此标记成本大大降低。这种学习范式称为主动学习，其目标是使用屈可能少的貝询以获得最佳性 能，即屈可能少地询问农夫。
计算机代写机器学习代写MACHINE LEARNING代考|GENERATIVE METHODS
直接基于某些生成模型的生成方法假设所有样本（标记或末标记）都是从相同的其础模型“生成”的。这个假设使我们能够将末标记样本连接到学习目标，其中末标 记样本的标签被视为缺失参数，可以使用 EM 算法通过最大似然估计进行估计。生成方法之间的主要区别在于它们的生成模型所做的底层假设，即底层模型的不同 假设导致不同的生成方法
给定一个样本 $\boldsymbol{x}$ 带有真实类标签 $y \in \mathcal{Y}$ ，在哪里 $\mathcal{Y}=1,2, \ldots, N$ 是所有可能类的集合。我们假设样本是由一个高斯混合模型生成的，其中每个高斯混合分量对应一 个类。换句话说，样本是基于以下概率密度函数生成的:
$$
p(\boldsymbol{x})=\sum_{i=1}^N \alpha_i \cdot p\left(\boldsymbol{x} \mid \boldsymbol{\mu} i, \boldsymbol{\Sigma}_i\right)
$$
在哪里 $\alpha_i \geqslant 0$ 是混合系数和 $\sum i=1^N \alpha_i=1 ; p\left(\boldsymbol{x} \mid \boldsymbol{\mu}_i, \boldsymbol{\Sigma}_i\right)$ 是样本的概率 $\boldsymbol{x}$ 属于 $i$ 高斯混合分量； $\boldsymbol{\mu}_i$ 和 $\boldsymbol{\Sigma}_i$ 是参数 $i$ 高斯混合分量。
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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。
