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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_Hidden Markov Model
Conditional Random Field (CRF) is a discriminative undirected graphical model. In Sect. 14.1, we mentioned that generative models consider joint distributions, while discriminative models consider conditional distributions. The previously introduced HMM and MRF are examples of generative models, and now we introduce CRF as an example of discriminative models.
CRF aims to model the conditional probability of multiple variables given some observed values. To be specific, CRF constructs a conditional probability model $P(\mathbf{y} \mid \mathbf{x})$, where $\mathbf{x}=\left{x_1, x_2, \ldots, x_n\right}$ is the observed sequence, and $\mathbf{y}=\left{y_1, y_2, \ldots, y_n\right}$ is the corresponding label sequence. Note that the label variable $\mathbf{y}$ can be structural, that is, there are some correlations among its components. For example, in partof-speech tagging problems, the observations are natural language sentences (i.e., sequences of words), and the labels are sequences of part-of-speech tags, as shown in $\boldsymbol{-}$ Figure 14.5(a). In syntactic analysis, the output labels are parse trees, as shown in $\mathbf{-}$ Figure 14.5(b).
Let $G=\langle V, E\rangle$ be an undirected graph in which each node corresponds to one component in the label vector $\mathbf{y}$, where $y_v$ is the component corresponding to node $v$, and let $n(v)$ denote the adjacent nodes of node $v$. Then, we say $(\mathbf{y}, \mathbf{x})$ forms a CRF if every label variable $y_v$ in graph $G$ satisfies the Markov property
$$
P\left(y_v \mid \mathbf{x}, \mathbf{y}{V \backslash{v}}\right)=P\left(y_v \mid \mathbf{x}, \mathbf{y}{n(v)}\right),
$$
Theoretically, the structure of graph $G$ can be arbitrary as long as it encodes the conditional independence between label variables. In practice, however, especially when modeling label sequences, the most common structure is the chain structure,as illustrated in – Figure 14.6. Such a CRF is called chainstructured CRF, which is the focus of the rest of our discussions.
机器学习代考_Machine Learning代考_Learning and Inference
Given the joint probability distributions defined on probabilistic graphical models, we can infer the marginal distribution or conditional distribution of the target variables. We have encountered conditional distributions previously. For example, in HMM, we infer the conditional probability distribution of an observed sequence $\mathbf{x}$ given certain parameter $\lambda$. By contrast, marginal distribution refers to probabilities obtained by summing out or integrating out irrelevant variables. Taking Markov networks as an example, the joint distribution of variables is expressed as the product of maximal cliques’ potential functions, and therefore, finding the distribution of variable $x$ given parameter $\Theta$ is equivalent to integrating out irrelevant variables in the joint distribution, known as marginalization.
In probabilistic graphical models, we also need to determine the parameters of distributions by parameter estimation (i.e., parameter learning), which is often solved via maximum likelihood estimation or maximum a posteriori estimation. If we consider the parameters as variables to be inferred, then the parameter estimation process is similar to the inference process, that is, it can be absorbed into the inference problem. Hence, we mainly discuss the inference methods for the rest of our discussions.
机器学习代写
机器学习代考_MACHINE LEARNING代考_HIDDEN MARKOV MODEL
条件随机场 $C R F$ 是一个有区别的无向图模型。昆虫。14.1，我们提到生成模型考虑联合分布，而判别模型考虑条件分布。前面介绍的 HMM和 MRF是生成模型的例 子，现在我们介绍 CRF 作为判别模型的例子。 察到的序列，并且 |mathbf{y}=|leftly_1, y_2, \ldots, y_n|right} 是对应的标签序列。注意标签变量y可以是结构性的，即其组成部分之间存在一些相关性。例如，在词性 标注问题中，观察是自然语言句子i.e., sequencesofwords，标签是词性标签的序列，如一图 14.5a. 在句法分析中，输出标签是解析树，如图－图 14.5b.
让 $G=\langle V, E\rangle$ 是一个无向图，其中每个节点对应于标签向量中的一个分量 $\mathbf{y}$ ，在哪里 $y_v$ 是node对应的组件 $v$ ，然后让 $n(v)$ 表示节点的相邻节点 $v$. 然后，我们说 $(\mathbf{y}, \mathbf{x})$ 如果每个标签变量都形成一个 $\mathrm{CRF} y_v$ 在图中 $G$ 满足马尔可夫性质
$$
P\left(y_v \mid \mathbf{x}, \mathbf{y} V \backslash v\right)=P\left(y_v \mid \mathbf{x}, \mathbf{y} n(v)\right),
$$
理论上，图的结构 $G$ 只要它编码标签变量之间的条件独立性，它就可以是任意的。然而，在实践中，尤其是在对标签序列进行建模时，最常见的结构是链式结构， 如图 14.6所示。这样的 CRF 称为链式 CRF，这是我们其余讨论的重点。
机器学习代考_MACHINE LEARNING代考_LEARNING AND INFERENCE
给定在概率图模型上定义的联合概率分布，我们可以推断出目标变量的边际分布或条件分布。我们之前遇到过条件分布。例如，在 HMM 中，我们推断观察到的序 列的条件概率分布 $\mathbf{x}$ 给定特定参数 $\lambda$. 相比之下，边际分布是指通过对不相关变量求和或积分获得的概率。以马尔可夫网络为例，变量的联合分布表示为极大团势函 数的乘积，因此，求变量的分布 $x$ 给定参数 $\Theta$ 相当于在联合分布中整合出不相关的变量，称为边縁化。
在概率图模型中，我们还需要通过参数估计来确定分布的参数i.e., parameterlearning，这通常通过最大似然估计或最大后验估计来解决。如果我们将参数视为 要推断的变量，那么参数估计过程类似于推断过程，即可以吸收到推断问题中。因此，我们主要讨论其余讨论的推理方法。
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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。
