如果你也在 怎样代写机器学习中的优化理论Optimization for Machine Learningy CSC4512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。机器学习中的优化理论Optimization for Machine Learningy是致力于解决优化问题的数学分支。 优化问题是我们想要最小化或最大化函数值的数学函数。 这些类型的问题在计算机科学和应用数学中大量存在。
机器学习中的优化理论Optimization for Machine Learningy每个优化问题都包含三个组成部分：目标函数、决策变量和约束。 当人们谈论制定优化问题时，它意味着将“现实世界”问题转化为包含这三个组成部分的数学方程和变量。目标函数，通常表示为 f 或 z，反映要最大化或最小化的单个量。交通领域的例子包括“最小化拥堵”、“最大化安全”、“最大化可达性”、“最小化成本”、“最大化路面质量”、“最小化排放”、“最大化收入”等等。
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数学代写|机器学习中的优化理论代写Optimization for Machine Learning代考|Unconstraint optimization
In most part of this Chapter, we consider unconstrained convex optimization problems of the form
$$
\inf _{x \in \mathbb{R}^p} f(x),
$$
and try to devise “cheap” algorithms with a low computational cost per iteration to approximate a minimizer when it exists. The class of algorithms considered are first order, i.e. they make use of gradient information. In the following, we denote
$$
\underset{x}{\operatorname{argmin}} f(x) \stackrel{\text { def. }}{=}\left{x \in \mathbb{R}^p ; f(x)=\inf f\right},
$$
to indicate the set of points (it is not necessarily a singleton since the mmimizer might be non-unique) that achieve the minimum of the function $f$. One might have argmin $f=\emptyset$ (this situation is discussed below), but in case a minimizer exists, we denote the optimization problem as
$$
\min {x \in \mathbb{R}^p} f(x) . $$ In typical learning scenario, $f(x)$ is the empirical risk for regression or classification, and $p$ is the number of parameter. For instance, in the simplest case of linear models, we denote $\left(a_i, y_i\right){i=1}^n$ where $a_i \in \mathbb{R}^p$ are the features. In the following, we denote $A \in \mathbb{R}^{n \times p}$ the matrix whose rows are the $a_i$.
数学代写|机器学习中的优化理论代写Optimization for Machine Learning代考|Basics of Convex Analysis
In general, there might be no solution to the optimization (1). This is of course the case if $f$ is unbounded by below, for instance $f(x)=-x^2$ in which case the value of the minimum is $-\infty$. But this might also happen if $f$ does not grow at infinity, for instance $f(x)=e^{-x}$, for which $\min f=0$ but there is no minimizer. In order to show existence of a minimizer, and that the set of minimizer is bounded (otherwise one can have problems with optimization algorithm that could escape to infinity), one needs to show that one can replace the whole space $\mathbb{R}^p$ by a compact sub-set $\Omega \subset \mathbb{R}^p$ (i.e. $\Omega$ is bounded and close) and that $f$ is continuous on $\Omega$ (one can replace this by a weaker condition, that $f$ is lower-semi-continuous, but we ignore this here). A way to show that one can consider only a bounded set is to show that $f(x) \rightarrow+\infty$ when $x \rightarrow+\infty$. Such a function is called coercive. In this case, one can choose any $x_0 \in \mathbb{R}^p$ and consider its associated lower-level set
$$
\Omega=\left{x \in \mathbb{R}^p ; f(x) \leqslant f\left(x_0\right)\right}
$$
which is bounded because of coercivity, and closed because $f$ is continuous. One can actually show that for convex function, having a bounded set of minimizer is equivalent to the function being coercive (this is not the case for non-convex function, for instance $f(x)=\min \left(1, x^2\right)$ has a single minimum but is not coercive). Example 1 (Least squares). For instance, for the quadratic loss function $f(x)=\frac{1}{2} \mid A x-y |^2$, coercivity holds if and only if $\operatorname{ker}(A)={0}$ (this corresponds to the overdetermined setting). Indeed, if $\operatorname{ker}(A) \neq{0}$ if $x^{\star}$ is a solution, then $x^{\star}+u$ is also solution for any $u \in \operatorname{ker}(A)$, so that the set of minimizer is unbounded. On contrary, if $\operatorname{ker}(A)={0}$, we will show later that the set of minimizer is unique, see Fig. 3 . If $\ell$ is strictly convex, the same conclusion holds in the case of classification.
机器学习中的优化理论代考
数学代写|机器学习中的优化理论代写OPTIMIZATION FOR MACHINE LEARNING代考|UNCONSTRAINT OPTIMIZATION
在本章的大部分内容中，我们考虑以下形式的无约束凸优化问题
并尝试设计每次迭代计算成本较低的“廉价”算法，以逼近存在的最小值。所考虑的算法类别是一阶的，即它们利用梯度信息。在下文中，我们表示
表示点集itisnotnecessarilyasingletonsincethemmimizermightbenon – unique实现功能的最小值 $f$.一个人可能有 argmin $f=\emptyset$ thissituationisdiscussedbelow，但如果存在最小化器，我们将优化问题表示为
$$
\min x \in \mathbb{R}^p f(x) .
$$
在典型的学习场景中， $f(x)$ 是回归或分类的经验风险，并且 $p$ 是参数个数。例如，在线性模型的最简单情况下，我们表示 $\left(a_i, y_i\right) i=1^n$ 在哪里 $a_i \in \mathbb{R}^p$ 是特征。在 下文中，我们表示 $A \in \mathbb{R}^{n \times p}$ 其行是的矩阵 $a_i$.
数学代写|机器学习中的优化理论代写OPTIMIZATION FOR MACHINE LEARNING代考|BASICS OF CONVEX ANALYSIS
一般来说，可能没有优化的解决方案 1 . 这当然是这样的，如果 $f$ 不受以下限制，例如 $f(x)=-x^2$ 在这种情况下，最小值是 $-\infty$. 但这也可能发生，如果 $f$ 不会无限 增长，例如 $f(x)=e^{-x}$ ，为此 $\min f=0$ 但没有最小化器。为了证明最小化器的存在，并且最小化器的集合是有界的
i. e. $\$ \Omega$ \$isboundedandclose然后 $f$ 是连续的 $\Omega$ onecanreplacethisbyaweakercondition, that $\$$ fislower-semi – continuous, butweignorethishere. 证 明只能考虑有界集的一种方法是证明 $f(x) \rightarrow+\infty$ 什么时候 $x \rightarrow+\infty$. 这种功能称为强制性。在这种情况下，可以选择任何 $x_0 \in \mathbb{R}^p$ 并考虑其相关的低层集
$$
\left.\left.\backslash \text { Omega }=\backslash \text { left } x \backslash \text { in } \backslash \text { mathbb }{R}^{\wedge} p ; f(x) \backslash \text { leqslant } f \backslash l \text { left(x_0〉right }\right) \backslash \text { right }\right}
$$
由于桥颁力而有界，由于 $f$ 是连续的。实际上可以表明，对于凸函数，具有一组有界的最小值等同于强制函数 thisisnotthecasefornon – convex function, forinstance $\$ f\left(x=\backslash\right.$ 分钟 $\sqrt{1}$ 左 $1, x^{\wedge} 2 \backslash$ 右 hasasingleminimumbutisnotcoercive). Example1 (Leastsquares). Forinstance, forthequadraticloss function $\mathrm{F} x=\mid$ frac ${1}{2} \backslash \operatorname{mid} \mathrm{A} x \mid{ }^{\wedge} 2$ , coercivityholdsifandonlyif $\left{\right.$ 运荌商名称 ${$ ker $} A={0}$ (thiscorrespondstotheoverdeterminedsetting ). Indeed, if $\backslash$ 运荣商名称 ${$ ker $}$ A $\backslash$ neq ${0}$ if ${ }^{\wedge}{\backslash$ 星 $}$ isasolution, then $\mathrm{x}^{\wedge}{\backslash$ star}+uisalsosolution forany你 $\backslash$ in \operatorname{ker} $A$, sothatthesetofminimizerisunbounded. Oncontrary, if $\backslash$ 运菪商名称 ${$ ker $}$ A= {0}, wewillshowlaterthatthesetofminimizerisunique, seeFig.3.If\ell\$ 是严格凸的，同样的结论在分类的情况下成立。
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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。
