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机器学习代考_Machine Learning代考_COMP5318 Hidden Markov Model

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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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机器学习代考_Machine Learning代考_COMP5318 Hidden Markov Model

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The most important problem in machine learning is to estimate and infer the value of unknown variables (e.g., class label) based on the observed evidence (e.g., training samples). Probabilistic models provide a framework that considers learning problems as computing the probability distributions of variables. In probabilistic models, the process of inferring the distributions of unknown variables conditioned on known variables is called inference. More specifically, let $Y$ denote the set of target variables, $O$ denote the set of observable variables, and $R$ denote the set of other variables. Then, generative models consider the joint distribution $P(Y, R, O)$, while discriminative models consider the conditional distribution $P(Y, R \mid O)$. Given the values of a set of observed variables, inference aims to obtain the conditional probability $P(Y \mid O)$ from $P(Y, R, O)$ or $P(Y, R \mid O)$.

It is impractical to eliminate $R$ by probability marginalization since the computational complexity is prohibitive. For example, it costs at least $O\left(2^{|Y|+|R|}\right)$ operations even if each variable has just two possible values. Besides, the learning process of probabilistic models, that is, estimating the parameters of variable distributions from the data set, is not easy since there are often complex relationships between variables. Hence, we must develop a methodology to concisely represent the relationships between variables for the study of efficient learning and inference.

Probabilistic Graphical Models (PGM) are a family of probabilistic models that represent the relationships between variables with graph structures, in which, each node (also known as vertex) represents one or a set of random variables and each link (also known as edge) between two nodes represents the probabilistic relationship between the variables. Depending on the properties of edges, probabilistic graphical models can be roughly divided into two categories. The first category is called directed graphical models or Bayesian networks, which employ Directed Acyclic Graphs (DAG) to represent the dependence between variables. The second category is called undirected graphical models or Markov networks, which employ undirected graphs to represent the dependence between variables.

机器学习代考_Machine Learning代考_Markov Random Field

Markov Random Field (MRF) is a typical Markov network and a well-known undirected graphical model. In MRF, each node represents one or a set of variables, and the edges between nodes represent the variable dependence. Besides, there is a set of potential functions, also known as factors, which are nonnegative real-valued functions defined over variable subsets mainly for defining probability distribution functions.

A simple MRF is illustrated in $\boldsymbol{\bullet}$ Figure 14.2. A subset of nodes in the graph is called a clique if there exists a link between any two nodes. We say a clique is a maximal clique if adding any extra node makes it no longer a clique; in other words, a maximal clique is a clique that is not contained in any other cliques. For example, the cliques in $\boldsymbol{\bullet}$ Figure $14.2$ are $\left{x_1, x_2\right},\left{x_1, x_3\right}$, $\left{x_2, x_4\right},\left{x_2, x_5\right},\left{x_2, x_6\right},\left{x_3, x_5\right},\left{x_5, x_6\right}$, and $\left{x_2, x_5, x_6\right}$, which are also maximal cliques except $\left{x_2, x_5\right},\left{x_2, x_6\right}$, and $\left{x_5, x_6\right} ;\left{x_1, x_2, x_3\right}$ is not a clique since there is no link between $x_2$ and $x_3$. We notice that every node appears in at least one maximal clique.

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机器学习中最重要的问题是估计和推断末知变量的值e. g., classlabel其于观察到的证据e. g., trainingsamples. 概率模型提供了一个框架,将学习问题视为计算 变量的概率分布。在概率模型中,以已知变量为条件推断末知变量分布的过程称为推理。更具体地说,让 $Y$ 表示目标变量的集合, $O$ 表示可观察变量的集合,并且 $R$ 表示其他变量的集合。然后,生成模型考虑联合分布 $P(Y, R, O)$ ,而判别模型考虑条件分布 $P(Y, R \mid O)$. 给定一组观察变量的值,推理旨在获得条件概率 $P(Y \mid O)$ 从 $P(Y, R, O)$ 或者 $P(Y, R \mid O)$.
消除是不切实际的 $R$ 通过概率边缘化,因为计算复杂性令人望而却步。例如,它至少花费 $O\left(2^{|Y|+|R|}\right)$ 即使每个变量只有两个可能的值,也可以进行操作。此外, 概率模型的学习过程,即从数据集中估计变量分布的参数并不容易,因为变量之间往往存在复杂的关系。因此,我们必须开发一种方法来简洼地表示变量之间的关 系, 以便研究有效的学习和推理。
概率图形模型 $P G M$ 是一系列概率模型,用图结构表示变量之间的关系,其中,每个节点alsoknownasvertex 表示一个或一组随机变量和每个謎接 alsoknownasedge两个节点之间表示变量之间的概率关系。根据边傢的属性,概率图模型可以大致分为两类。第一美称为有向图模型或贝叶斯网络,它采用有向 无环图DAG来表示变量之间的依赖关系。第二类称为无向图暞型或马尔可夫网络,它使用无向图来表示变量之间的依赖关系。


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马尔可夫随机场 $M R F$ 是一个典型的马尔可夫网络,也是众所周知的无向图模型。在 MRF中,每个节点代表一个或一组变量,节点之间的边代表变量依赖关系。此 外,还有一组势函数,也称为因子,它们是在变量子集上定义的非负实值函数,主要用于定义概率分布函数。
一个简单的 MRF如图所示・图 14.2。如果任何两个节点之间存在链接,则图中的节点子集称为团。如果添加任何额外的节点使其不再是一个团,我们就说一个团是 大集团中。

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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。

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