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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|computing Fibonnaci numbers

Consider the problem of computing Fibonnaci numbers, defined via the recursive equation
$$
F_i=F_{i-1}+F_{i-2}
$$
with base cases $F_0=F_1=1$. Thus we have that $F_2=2, F_3=3, F_4=5, F_5=8$, etc. A simple recursive algorithm to compute the first $n$ Fibbonaci numbers is shown in Algorithm 2. Unfortunately, this takes exponential time. For example, evaluating fib(5) proceeds as follows:
$$
\begin{aligned}
F_5 &=F_4+F_3 \
&=\left(F_3+F_2\right)+\left(F_2+F_1\right) \
&=\left(\left(F_2+F_1\right)+\left(F_1+F_0\right)\right)+\left(\left(F_1+F_0\right)+F_1\right) \
&=\left(\left(\left(F_1+F_0\right)+F_1\right)+\left(F_1+F_0\right)\right)\left(\left(F_1+F_0\right)+F_1\right)
\end{aligned}
$$
We see that there is a lot of repeated computation. For example, fib(2) is computed 3 times. One way to improve the efficiency is to use memoization, which means memorizing each function value that is computed. This will result in a linear time algorithm. However, the overhead involved can be high.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Conjugate duality

In this section, we briefly discuss conjugate duality, which is a useful way to construct linear lower bounds on non-convex functions. We follow the presentation of [Bis06, Sec. 10.5].

Consider an arbitrary continuous function $f(\boldsymbol{x})$, and suppose we create a linear lower bound on it of the form
$$
\mathcal{L}(\boldsymbol{x}, \boldsymbol{\lambda}) \triangleq \boldsymbol{\lambda}^{\top} \boldsymbol{x}-f^(\boldsymbol{\lambda}) \leq f(\boldsymbol{x}) $$ where $\boldsymbol{\lambda}$ is the slope, which we choose, and $f^(\boldsymbol{\lambda})$ is the intercept, which we solve for below. See Figure $6.11$ (a) for an illustration.

For a fixed $\lambda$, we can find the point $\boldsymbol{x}\lambda$ where the lower bound is tight by “sliding” the line upwards until it touches the curve at $\boldsymbol{x}\lambda$, as shown in Figure 6.11(b). At $\boldsymbol{x}\lambda$, we minimize the distance between the function and the lower bound: $$ \boldsymbol{x}\lambda \triangleq \underset{\boldsymbol{x}}{\operatorname{argmin}} f(x)-\mathcal{L}(\boldsymbol{x}, \boldsymbol{\lambda})=\underset{\boldsymbol{x}}{\operatorname{argmin}} f(x)-\boldsymbol{\lambda}^{\top} \boldsymbol{x}
$$
Since the bound is tight at this point, we have
$$
f\left(\boldsymbol{x}\lambda\right)=\mathcal{L}\left(\boldsymbol{x}\lambda, \boldsymbol{\lambda}\right)=\boldsymbol{\lambda}^{\top} \boldsymbol{x}\lambda-f^(\boldsymbol{\lambda}) $$ and hence $$ f^(\boldsymbol{\lambda})=\boldsymbol{\lambda}^{\boldsymbol{\top}} \boldsymbol{x}\lambda-f\left(\boldsymbol{x}\lambda\right)=\max {\boldsymbol{x}} \boldsymbol{\lambda}^{\boldsymbol{\top}} \boldsymbol{x}-f(\boldsymbol{x})
$$
The function $f^$ is called the conjugate of $f$, also known as the Fenchel transform of $f$. For the special case of differentiable $f, f^$ is called the Legendre transform of $f$.

One reason conjugate functions are useful is that they can be used to create convex lower bounds to non-convex functions. That is, we have $\mathcal{L}(\boldsymbol{x}, \boldsymbol{\lambda}) \leq f(\boldsymbol{x})$, with equality at $\boldsymbol{x}=\boldsymbol{x}_\lambda$, for any function $f: \mathbb{R}^D \rightarrow \mathbb{R}$. For any given $\boldsymbol{x}$, we can optimize over $\boldsymbol{\lambda}$ to make the bound as tight as possible, giving us a fixed function $\mathcal{L}(\boldsymbol{x})$; this is called a variational approximation. We can then try to maximize this lower bound wrt $\boldsymbol{x}$ instead of maximizing $f(\boldsymbol{x})$. This method is used extensively in approximate Bayesian inference, as we discuss in ??.

机器学习代写

计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|COMPUTING FIBONNACI NUMBERS

考虑计算通过递归方程定义的斐波纳契数的问题
$$
F_i=F_{i-1}+F_{i-2}
$$
有基本案例 $F_0=F_1=1$. 因此我们有 $F_2=2, F_3=3, F_4=5, F_5=8$ 等。一个简单的逽归算法来计算第一个 $n$ Fibbonaci 数列在算法 2 中。不幸的是，这需要指数时间。例如，评估 fib5进行如下:
$$
F_5=F_4+F_3 \quad=\left(F_3+F_2\right)+\left(F_2+F_1\right)=\left(\left(F_2+F_1\right)+\left(F_1+F_0\right)\right)+\left(\left(F_1+F_0\right)+F_1\right) \quad=\left(\left(\left(F_1+F_0\right)+F_1\right)+\left(F_1+F_0\right)\right)\left(\left(F_1+F_0\right)+F_1\right)
$$
我们看到有很多重复的计算。例如，菲2计算了 3 次。提高效率的一种方法是使用记卜忆，这意味着记忆每个计算出的函数值。这将导致线性时间算法。但是，所涉及的开销可能很高。

计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|CONJUGATE DUALITY

在本节中，我们将简要讨论共轭对偶性，这是在非凸函数上构造线性下界的一种有用方法。我们按照介绍
Bis06, Sec. $10.5$
考虑任意连续函数 $f(\boldsymbol{x})$
，并假设我们在其上创建一个\$\$ istheintercept, whichwesolve forbelow. SeeFigure6.11\$ a-个例子。
对于一个固定的 $\lambda$, 我们可以找到点 $\boldsymbol{x} \lambda$ 通过向上“滑动”线直到它接触曲线处的下限是紧的 $\boldsymbol{x} \lambda$, 如图6.11b. 在 $\boldsymbol{x} \lambda$ ，我们最小化函数和下界之间的距离：
$$
\boldsymbol{x} \lambda \triangleq \underset{\boldsymbol{x}}{\operatorname{argmin}} f(x)-\mathcal{L}(\boldsymbol{x}, \boldsymbol{\lambda})=\underset{\boldsymbol{x}}{\operatorname{argmin}} f(x)-\boldsymbol{\lambda}^{\top} \boldsymbol{x}
$$
由于此时界限很栛，我们有
$$
\left.f(\boldsymbol{x} \lambda)=\mathcal{L}(\boldsymbol{x} \lambda, \boldsymbol{\lambda})=\boldsymbol{\lambda}^{\top} \boldsymbol{x} \lambda-f^{(} \boldsymbol{\lambda}\right)
$$
因此
$$
f(\boldsymbol{\lambda})=\boldsymbol{\lambda}^{\top} \boldsymbol{x} \lambda-f(\boldsymbol{x} \lambda)=\max \boldsymbol{x} \boldsymbol{\lambda}^{\top} \boldsymbol{x}-f(\boldsymbol{x})
$$
功能 ^坡称为共轭 $f$ ，也称为 Fenchel 变换 $f$. 对于可微的特殊情况 $\mathrm{f}, \mathrm{f} \wedge$ 称为勒让德变换 $f$.
共轭函数有用的原因之一是它们可用于为非凸函数创建凸下界。也就是说，我们有 $\mathcal{L}(x, \lambda) \leq f(x)$, 平等于 $\boldsymbol{x}=x_\lambda$, 对于任何函数 $f: \mathbb{R}^D \rightarrow \mathbb{R}$. 对于任何给定的 $x$ 论的那样，这种方法广泛用于近似贝叶斯推理。

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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。