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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|Local search
In this section, we discuss heuristic optimization algorithms that try to find the global maximum in a discrete, unstructured search space. These algorithms replace the local gradient based update, which has the form $\boldsymbol{\theta}{t+1}=\boldsymbol{\theta}_t+\eta_t \boldsymbol{d}_t$, with the following discrete analog: $$ \boldsymbol{x}{t+1}=\underset{\boldsymbol{x} \in \operatorname{nbr}\left(\boldsymbol{x}_t\right)}{\operatorname{argmax}} \mathcal{L}(\boldsymbol{x})
$$
where $\operatorname{nbr}\left(\boldsymbol{x}_t\right) \subseteq \mathcal{X}$ is the set of neighbors of $\boldsymbol{x}_t$. This is called hill climbing, steepest ascent, or greedy search.
If the “neighborhood” of a point contains the entire space, Equation (6.71) will return the global optimum in one step, but usually such a global neighborhood is too large to search exhaustively. Consequently we usually define local neighborhoods. For example, consider the 8-queens problem. Here the goal is to place queens on an $8 \times 8$ chessboard so that they don’t attack each other (see Figure 6.6). The state space has the form $\mathcal{X}=64^8$, since we have to specify the location of each queen on the grid. However, due to the constraints, there are only $8^8 \approx 17 M$ feasible states. We define the neighbors of a state to be all possible states generated by moving a single queen to another square in the same column, so each node has $8 \times 7=56$ neighbors. According to [RN10, p.123], if we start at a randomly generated 8-queens state, steepest ascent gets stuck at a local maximum $86 \%$ of the time, so it only solves $14 \%$ of problem instances. However, it is fast, taking an average of 4 steps when it succeeds and 3 when it gets stuck.
In the sections below, we discuss slightly smarter algorithms that are less likely to get stuck in local maxima.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Stochastic local search
Hill climbing is greedy, since it picks the best point in its local neighborhood, by solving Equation (6.71) exactly. One way to reduce the chance of getting stuck in local maxima is to approximately maximize this objective at each step. For example, we can define a probability distribution over the uphill neighbors, proportional to how much they improve, and then sample one at random. This is called stochastic hill climbing. If we gradually decrease the entropy of this probability distribution (so we become greedier over time), we get a method called simulated annealing, which we discuss in ??.
Another simple technique is to use greedy hill climbing, but then whenever we reach a local maximum, we start again from a different random starting point. This is called random restart hill climbing. To see the benefit of this, consider again the 8-queens problem. If each hill-climbing search has a probability of $p \approx 0.14$ of success, then we expect to need $R=1 / p \approx 7$ restarts until we find a valid solution. The expected number of total steps can be computed as follows. Let $N_1=4$ be the average number of steps for successful trials, and $N_0=3$ be the average number of steps for failures. Then the total number of steps on average is $N_1+(R-1) N_0=4+6 \times 3=22$. Since each step is quick, the overall method is very fast. For example, it can solve an $n$-queens problem with $n=1 \mathrm{M}$ in under a minute.
Of course, solving the $n$-queens problem is not the most useful task in practice. However, it is typical of several real-world boolean satisfiability problems, which arise in problems ranging from AI planning to model checking (see e.g., [SLM92]). In such problems, simple stochastic local search (SLS) algorithms of the kind we have discussed work surprisingly well (see e.g., [HS05]).
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|LOCAL SEARCH
在本节中，我们将讨论尝试在离散的、非结构化的搜索空间中找到全局最大值的启发式优化算法。这些算法取代了基于局部梯度的更新，其形式为 $\theta t+1=\theta_t+\eta_t d_t$ ，具有以下离散模拟:
$$
\boldsymbol{x} t+1=\underset{\boldsymbol{x} \in \operatorname{nbr}\left(\boldsymbol{x}_t\right)}{\operatorname{argmax}} \mathcal{L}(\boldsymbol{x})
$$
在哪里 $n b r\left(\boldsymbol{x}_t\right) \subseteq \mathcal{X}$ 是的邻居集 $\boldsymbol{x}_t$.这称为爬山法、最速上升法或含婪搜索法。
如果一个点的“邻域”包含整个空间，方程6.71将一步返回全局最优值，但通常这样的全局邻域太大而无法穷举搜索。因此，我们通常定义局部邻域。例如，考虑 8 皇后问题。这里的目标是将皇后放在 $8 \times 8$ 棋盘，这样他们就不会互相攻击seeFigure6.6. 状态空问有以下形式 $\mathcal{X}=64^8$ ，因为我们必须指定每个皇后在网格上的 位置。但由于条件限制，只有 $8^8 \approx 17 M$ 可行状态。我们将一个状态的邻居定义为通过将单个皇后移动到同一列中的另一个方格而生成的所有可能状态，因此每个 节点都有 $8 \times 7=56$ 邻居。根据
RN10,p.123
如果我们从随机生成的 8 皇后状态开始，最速上升会卡在局部最大值 $86 \%$ 的时间，所以它只解决 $14 \%$ 问题实例。但是，它很快，成功时平均走 4 步，卡住时平均 走3步。
在下面的部分中，我们将讨论不太可能陷入局部最大值的更智能的算法。
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|STOCHASTIC LOCAL SEARCH
旭山是含婪的，因为它通过求解方程式选择其本地邻域中的最佳点6.71确切地。减少陷入局部最大值的机会的一种方法是在每一步近似最大化这个目标。例如，我 们可以定义上坡邻居的概率分布，与他们改善的程度成正比，然后随机抽取一个。这称为随机戌山。如果我们逐渐降低这个概率分布的熵 sowebecomegreedierovertime, 我们得到一种称为模拟退火的方法，我们在 ??。
另一种简单的技术是使用㟔婪的爬山法，但是每当我们达到局部最大值时，我们都会从不同的随机起点重新开始。这称为随机重启爬山。要了解这样做的好处，请 再次考虑 8 皇后区问题。如果每次爬山搜索的概率为 $p \approx 0.14$ 的成功，那么我们期望需要 $R=1 / p \approx 7$ 重新启动，直到我们找到有效的解决方案。预期的总步数可 以计算如下。让 $N_1=4$ 是成功试验的平均步数，并且 $N_0=3$ 是失败的平均步数。那么平均总步数为 $N_1+(R-1) N_0=4+6 \times 3=22$. 由于每一步都很快，所 以整个方法非常快。例如，它可以解决一个 $n$-皇后区问题 $n=1 \mathrm{M}$ 不到一分钟。
当然，解决 $n$-queens 问题在实践中并不是最有用的任务。然而，它是几个现实世界布尔可满足性问题的典型代表，这些问题出现在从 Al 规划到模型检龺的各种问 题中 seee. $g .,[S L M 92]$. 在此类问题中，简单的随机局部掜索 $S L S$ 我们讨论过的那种算法效果出奇地好 seee. $g .,[H S 05]$.
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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。
