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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|A convex outer approximation to the marginal polytope
Consider a set of probability vectors $\tau$ that satisfy the following local consistency constraints:
$$
\begin{gathered}
\sum_{x_s} \tau_s\left(x_s\right)=1 \
\sum_{x_t} \tau_{s t}\left(x_s, x_t\right)=\tau_s\left(x_s\right)
\end{gathered}
$$
The first constraint is called the normalization constraint, and the second is called the marginalization constraint. We then define the set
$$
\mathbb{L}(G) \triangleq{\boldsymbol{\tau} \geq 0:(\text { Equation (9.14)) holds } \forall s \in \mathcal{V},(\text { Equation (9.15)) holds } \forall(s, t) \in \mathcal{E}}
$$
The set $\mathbb{L}(G)$ is also a polytope, but it only has $O(|V|+|E|)$ constraints. It is a convex outer approximation on $\mathbb{M}(G)$, as shown in Figure 9.1(c). (By contrast, the mean field approximation, which we discuss in ??, is a non-convex inner approximation, as we discuss in ??.)
We call the terms $\tau_s, \tau_{s t} \in \mathbb{L}(G)$ pseudo marginals, since they may not correspond to marginals of any valid probability distribution. As an example of this, consider Figure 9.2(a). The picture shows a set of pseudo node and edge marginals, which satisfy the local consistency requirements. However, they are not globally consistent. To see why, note that $\tau_{12}$ implies $p\left(X_1=X_2\right)=0.8, \tau_{23}$ implies $p\left(X_2=X_3\right)=0.8$, but $\tau_{13}$ implies $p\left(X_1=X_3\right)=0.2$, which is not possible (see [WJ08, p81] for a formal proof). Indeed, Figure 9.2(b) shows that $\mathbb{L}(G)$ contains points that are not in $\mathbb{M}(G)$.
We claim that $\mathbb{M}(G) \subseteq \mathbb{L}(G)$, with equality iff $G$ is a tree. To see this, first consider an element $\boldsymbol{\mu} \in \mathbb{M}(G)$. Any such vector must satisfy the normalization and marginalization constraints, hence $\mathbb{M}(G) \subseteq \mathbb{L}(G)$.
Now consider the converse. Suppose $T$ is a tree, and let $\boldsymbol{\mu} \in \mathbb{L}(T)$. By definition, this satisfies the normalization and marginalization constraints. However, any tree can be represented in the form
$$
p_{\boldsymbol{\mu}}(\boldsymbol{x})=\prod_{s \in V} \mu_s\left(x_s\right) \prod_{(s, t) \in E} \frac{\mu_{s t}\left(x_s, x_t\right)}{\mu_s\left(x_s\right) \mu_t\left(x_t\right)}
$$
Hence satsifying normalization and local consistency is enough to define a valid distribution for any tree.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Application to stereo depth estimation
Belief propagation is often applied to low-level computer vision problems (see e.g., [Sze10; BKR11; Pri12]). For example, Figure $9.3$ illustrates its application to the problem of stereo depth estimation given a pair of monocular images (only one is shown). The value $x_i$ is the distance of pixel $i$ from the camera (quantized to a certain number of values). The goal is to infer these values from noisy measurements. We quantize the state space, rather than using a Gaussian model, in order to avoid oversmoothing at discontinuities, which occur at object boundaries, as illustrated in Figure 9.3. (We can also use a hybrid discrete-continuous state space, as discussed in [Yam $+12$ ], but we can no longer apply BP.)
Not surprisingly, people have recently applied deep learning to this problem. For example, [XAH19] describes a differentiable version of message passing (??), which is fast and can be trained end-to-end. However, it requires labeled data for training, i.e., pixel-wise ground truth depth values. For this particular problem, such data can be collected from depth cameras, but for other problems, BP on “unsupervised” MRFs may be needed.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|A CONVEX OUTER APPROXIMATION TO THE MARGINAL POLYTOPE
考虑一组概率向量 $\tau$ 满足以下局部一致性约束:
$$
\sum_{x_s} \tau_s\left(x_s\right)=1 \sum_{x_t} \tau_{s t}\left(x_s, x_t\right)=\tau_s\left(x_s\right)
$$
第一个约束称为归一化约束，第二个称为边豚化约束。然后我们定义集合
$$
\mathbb{L}(G) \triangleq \boldsymbol{\tau} \geq 0: \text { ( Equation (9.14)) holds } \forall s \in \mathcal{V},(\text { Equation (9.15)) holds } \forall(s, t) \in \mathcal{E}
$$
套装 $\mathbb{L}(G)$ 也是一个多胞体，但它只有 $O(|V|+|E|)$ 约束。它是一个凸外近似M $(G)$, 如图9.1c.
Bycontrast, themeanfieldapproximation, whichwediscussin??, isanon – convexinnerapproximation, aswediscussin??. 而，它们并不是全球一致的。要了解原因，请注意 $\tau_{12}$ 暗示 $p\left(X_1=X_2\right)=0.8, \tau_{23}$ 暗示 $p\left(X_2=X_3\right)=0.8 ，$ 但 $\tau_{13}$ 暗示 $p\left(X_1=X_3\right)=0.2$, 这是不可能的 see $[W J 08, p 81]$ fora formalproof. 事实上，图 9.2b表明L $(G)$ 包含不在的点 $\mathbb{M}(G)$.
我们声称 $\mathbb{M}(G) \subseteq \mathbb{L}(G)$, 相等当且仅当 $G$ 是一棵树。要看到这一点，首先考虑一个元拜 $\mu \in \mathbb{M}(G)$. 任何这样的向量都必须满足归一化和边縁化约束，因此 $\mathbb{M}(G) \subseteq \mathbb{L}(G)$
现在考虑相反的情况。认为 $T$ 是一棵树，让 $\mu \in \mathbb{L}(T)$. 根据定义，这满足规范化和边缘化约束。但是，任何树都可以表示为
$$
p_\mu(\boldsymbol{x})=\prod_{s \in V} \mu_s\left(x_s\right) \prod_{(s, t) \in E} \frac{\mu_{s t}\left(x_s, x_t\right)}{\mu_s\left(x_s\right) \mu_t\left(x_t\right)}
$$
因此，满足规范化和局部一致性足以为任何树定义有效分布。
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代 考|APPLICATION TO STEREO DEPTH ESTIMATION
信念传播通常应用于低级计算机视觉问题 seee. $g .,[S z e 10 ; B K R 11 ;$ Pri 12]. 例如，图9.3说明了它在给定一对单目图像的立体深度估计问题中的应用 onlyoneisshown. 价值 $x_i$ 是像表的距离 $i$ 从相机quantizedtoacertainnumberofvalues. 目标是从嘈杂的测量中推断出这些值。我们量化状态空间，而不是使用 高斯模型，以避免在对象边界处发生的不连续处过度平滑，如图 9.3所示。
Wecanalsouseahybriddiscrete – continuousstatespace, asdiscussedin $[Y$ am $\$+12 \$]$, butwecannolongerapplyBP.
定不奇怪，人们最近将深度学习应用于这个问题。例如，
XAH19
描述了消息传递的可区分版本??，速度很快，可以进行端到端的训练。但是，它需要用于训练的标记数据，即像彗级地面真实深度值。对于这个特定问题，可以从 深度相机收集此类数据，但对于其他问题，可能需要“无监督”MRF 上的 BP。
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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。
