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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|ERM for Linear Regression
As discussed in Sect. 3.1, linear regression methods learn a linear hypothesis $h^{(\mathbf{w})}(\mathbf{x})=\mathbf{w}^T \mathbf{x}$ with minimum squared error loss (2.8). For linear regression, the empirical risk minimization problem (4.4) becomes
$$
\begin{aligned}
&\widehat{\mathbf{w}}=\underset{\mathbf{w} \in \mathbb{R}^n}{\operatorname{argmin}} f(\mathbf{w}) \
&\text { with } f(\mathbf{w}):=(1 / m) \sum_{(\mathbf{x}, y) \in \mathcal{D}}\left(y-\mathbf{x}^T \mathbf{w}\right)^2 .
\end{aligned}
$$
Here, $m=|\mathcal{D}|$ denotes the (sample-) size of the training set $\mathcal{D}$. The objective function $f(w)$ in (4.5) is computationally appealing since it is a convex and smooth function. Such a function can be minimized efficiently using the gradient-based methods discussed in Chap. 5.
We can rewrite the empirical risk minimization problem (4.5) more concisely by stacking the labels $y^{(i)}$ and feature vectors $\mathbf{x}^{(i)}$, for $i=1, \ldots, m$, into a “label vector” $\mathbf{y}$ and “feature matrix” $\mathbf{X}$,
$$
\begin{aligned}
&\mathbf{y}=\left(y^{(1)}, \ldots, y^{(m)}\right)^T \in \mathbb{R}^m, \text { and } \
&\mathbf{X}=\left(\mathbf{x}^{(1)}, \ldots, \mathbf{x}^{(m)}\right)^T \in \mathbb{R}^{m \times n}
\end{aligned}
$$
This allows us to rewrite the objective function in (4.5) as
$$
f(\mathbf{w})=(1 / m)|\mathbf{y}-\mathbf{X} \mathbf{w}|_2^2
$$
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|ERM for Decision Trees
Consider empirical risk minimization (4.3) for a regression problem with label space $\mathcal{Y}=\mathbb{R}$ and feature space $\mathcal{X}=\mathbb{R}^n$ and the hypothesis space defined by decision trees (see Sect. 3.10). In stark contrast to empirical risk minimization for linear regression or logistic regression, empirical risk minimization for decision trees amounts to a discrete optimization problem. Consider the particular hypothesis space $\mathcal{H}$ depicted in Fig. 3.9. This hypothesis space contains a finite number of different hypothesis maps. Each individual hypothesis map corresponds to a particular decision tree.
For the small hypothesis space $\mathcal{H}$ in Fig. 3.9, empirical risk minimization is easy. Indeed, we just have to evaluate the empirical risk (“training error”) $\widehat{L}(h)$ for each hypothesis in $\mathcal{H}$ and pick the one yielding the smallest empirical risk. However, when allowing for a very large (deep) decision tree, the computational complexity of exactly solving the empirical risk minimization becomes intractable [17]. A popular approach to learn a decision tree is to use greedy algorithms which try to expand (grow) a given decision tree by adding new branches to leaf nodes in order to reduce the average loss on the training set (see [18, Chap. 8] for more details).
The idea behind many decision tree learning methods is quite simple: try out expanding a decision tree by replacing a leaf node with a decision node (implementing another “test” on the feature vector) in order to reduce the overall empirical risk much as possible.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|ERM FOR LINEAR REGRESSION
正如在 Sect. 3.1. 线性回呾方法学习一个线性假设 $h^{(\mathbf{w})}(\mathbf{x})=\mathbf{w}^T \mathbf{x}$ 具有最小平方误差损失 $2.8$. 对于线性回归，经验风险最小化问题4.4成为
$$
\widehat{\mathbf{w}}=\underset{\mathbf{w} \in \mathbb{R}^n}{\operatorname{argmin}} f(\mathbf{w}) \quad \text { with } f(\mathbf{w}):=(1 / m) \sum_{(\mathbf{x}, y) \in \mathcal{D}}\left(y-\mathbf{x}^T \mathbf{w}\right)^2 .
$$
这里， $m=|\mathcal{D}|$ 表示 $s a m p l e-$ 训练集的大小 $\mathcal{D}$. 目标函数 $f(w)$ 在 $4.5$ 在计算上很吸引|人，因为它是一个凸函数和平滑函数。使用第 1 章中讨论的基于梯度的方法可 以有效地最小化这样的函数。 5 .
我们可以重写经验风险最小化问题 $4.5$ 通过堆叠标签更简洁 $y^{(i)}$ 和特征向量 $\mathbf{x}^{(i)}$ ，为了 $i=1, \ldots, m$, 变成“标签向量” $y$ 和“特征矩阵” $\mathbf{X}$,
$$
\mathbf{y}=\left(y^{(1)}, \ldots, y^{(m)}\right)^T \in \mathbb{R}^m \text {, and } \quad \mathbf{x}=\left(\mathbf{x}^{(1)}, \ldots, \mathbf{x}^{(m)}\right)^T \in \mathbb{R}^{m \times n}
$$
这允许我们重写目标函数 $4.5$ 作为
$$
f(\mathbf{w})=(1 / m)|\mathbf{y}-\mathbf{X w}|2^2 $$
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|ERM FOR DECISION TREES
孝虑经验风险最小化 $4.3$ 对于标签空间的回归问题 $\mathcal{Y}=\mathbb{R}{\text {和特征空间 } \mathcal{X}}=\mathbb{R}^n$ 以及由决策树定义的假设空间 seeSect. 3.10. 与线牲回归或逻辑回归的经验风险最小化 形成鮮明对比的是，决策树的经猃风险最小化相当于一个离散优化问题。考虗持定的假设空间H如图 $3.9$ 所示。该假设空间包含有限数量的不同假设图。每个单独 的假设图对应于一个特定的决策树。
对于少的假设空间 $\mathcal{H}$ 在图 $3.9$ 中，经验风险最小化很容易。事实上，我们只需要评估经验风险 “trainingerror” $\widehat{L}(h)$ 对于每个假设 $\mathcal{H}$ 并选择产生最小经验风险的那
个。然而，当允许一个非常大的 $d e e p$ 决策树，精确解快经验风险最小化的计算复杂性变得涑手
17
.学习决策权的一种流行方法是使用尝试扩展的含心算法 grow通过向叶节点添加新分支来椷少训练集的平均损失的给定决策树 see [18, Chap. 8$]$ formoredetails.
许多决策树学习方法背后的想法非常简单: 尝试通过用决策节点替换㔹节点来扩展决策树 implementinganother “test” onthe featurevector 以尽可能降低整体 经验风险。
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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。
