如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning COMP7703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Machine Learning是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域，也就是说，利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据（称为训练数据）建立模型，以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用，如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉，在这些应用中，开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。
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|Monte Carlo Methods
Monte Carlo is an umbrella term referring to a set of numerical techniques for solving one or both of these problems:
Approximating expected values that cannot be solved in closed-form
Sampling from distributions for which is a simple sampling algorithm is not available.
Recall that expectation of a function $\phi(\mathbf{x})$ of a continuous variable $\mathbf{x}$ with respect to a distribution $p(\mathbf{x})$ is defined as:
$$
E_{p(\mathbf{x})}[\phi(\mathbf{x})] \equiv \int p(\mathbf{x}) \phi(\mathbf{x}) d \mathbf{x}
$$
Monte Carlo methods approximate this integral by drawing $N$ samples from $p(\mathbf{x})$
$$
\mathbf{x}i \sim p(\mathbf{x}) $$ and then approximating the integral by the weighted average: $$ E{p(\mathbf{x})}[\phi(\mathbf{x})] \approx \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N \phi\left(\mathbf{x}i\right) $$ Estimator properties. This estimate is unbiased: $$ E{p\left(\mathbf{x}{1: N}\right)}\left[\frac{1}{N} \sum_i \phi\left(\mathbf{x}_i\right)\right]=\frac{1}{N} \sum_i E{p\left(\mathbf{x}i\right)}\left[\phi\left(\mathbf{x}_i\right)\right]=\frac{1}{N} N E{p(\mathbf{x})}[\phi(\mathbf{x})]=E_{p(\mathbf{x})}[\phi(\mathbf{x})]
$$
Furthermore, the variance of this estimate is inversely proportional to the number of samples:
$$
\operatorname{var}{p\left(\mathbf{x}{1: N}\right)}\left[\frac{1}{N} \sum_i \phi\left(\mathbf{x}i\right)\right]=\frac{1}{N^2} \sum_i \operatorname{var}{p\left(\mathbf{x}{1: N}\right)}\left[\phi\left(\mathbf{x}_i\right)\right]=\frac{1}{N^2} N \operatorname{var}{p\left(\mathbf{x}i\right)}\left[\phi\left(x_i\right)\right]=\frac{1}{N} \operatorname{var}{p(\mathbf{x})}[\phi(\mathbf{x})]
$$
Hence, the more samples we get, the better our estimate will be; in the limit, the estimator will converge to the true value.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Sampling Gaussians
We begin with algorithms for sampling from a Gaussian distribution.
For the simple 1-dimensional case, $x \sim \mathcal{N}(0,1)$, there is well known algorithm called the Box-Muller Method that is based on an approach called rejection sampling. It is implemented in Matlab in the command randn.
For a general 1D Gaussian, $x \sim \mathcal{N}\left(\mu, \sigma^2\right)$, we sample a variable $z \sim \mathcal{N}(0,1)$, and then set $x=\sigma z+\mu$. You should be able to show that $x$ has the desired mean and variance.
For the multi-dimensional case, $\mathbf{x} \sim \mathcal{N}(0, \mathbf{I})$, each element is independent and Gaussian: $x_i \sim \mathcal{N}(0,1)$ and so each element can be sampled with randn.
To sample from a Gaussian with general mean vector $\boldsymbol{\mu}$ and variance matrix $\boldsymbol{\Sigma}$ we first sample $\mathbf{z} \sim \mathcal{N}(0, \mathbf{I})$, and then set $\mathbf{x}=\mathbf{L z}+\boldsymbol{\mu}$, where $\boldsymbol{\Sigma}=\mathbf{L L}^T$. We can compute $\mathbf{L}$ from $\boldsymbol{\Sigma}$ by the Cholesky Factorization of $\Sigma$, which must be positive definite. Then we have
$$
E[\mathbf{x}]=E[\mathbf{L z}+\boldsymbol{\mu}]=\mathbf{L} E[\mathbf{z}]+\boldsymbol{\mu}=\boldsymbol{\mu}
$$
and
$$
E\left[(\mathbf{z}-\boldsymbol{\mu})(\mathbf{z}-\boldsymbol{\mu})^T\right]=E\left[\mathbf{L z}(\mathbf{L z})^T\right]=\mathbf{L} E\left[\mathbf{z z}{ }^T\right] \mathbf{L}^T=\mathbf{L L}^T=\mathbf{\Sigma}
$$
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|MONTE CARLO METHODS
蒙特卡洛是一个总称，指的是用于解决其中一个或两个问题的一组数值技术:
近似无法以封闭形式求解的期望值
无法从具有简单抽样算法的分布中抽样。
回想一下对函数的期望 $\phi(\mathbf{x})$ 连续变量的 $\mathbf{x}$ 关于分布 $p(\mathbf{x})$ 定义为:
$$
E_{p(\mathbf{x})}[\phi(\mathbf{x})] \equiv \int p(\mathbf{x}) \phi(\mathbf{x}) d \mathbf{x}
$$
蒙特卡洛方法通过绘制来近似这个积分 $N$ 样本来自 $p(\mathbf{x})$
$$
\mathbf{x} i \sim p(\mathbf{x})
$$
然后通过加权平均近似积分：
$$
\operatorname{Ep}(\mathbf{x})[\phi(\mathbf{x})] \approx \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N \phi(\mathbf{x} i)
$$
估计器属性。这个估计是无偏的:
$$
E p(\mathbf{x} 1: N)\left[\frac{1}{N} \sum_i \phi\left(\mathbf{x}i\right)\right]=\frac{1}{N} \sum_i E p(\mathbf{x} i)\left[\phi\left(\mathbf{x}_i\right)\right]=\frac{1}{N} N E p(\mathbf{x})[\phi(\mathbf{x})]=E{p(\mathbf{x})}[\phi(\mathbf{x})]
$$
此外，该估计的方差与样本数量成反比:
$$
\operatorname{var} p(\mathbf{x} 1: N)\left[\frac{1}{N} \sum_i \phi(\mathbf{x} i)\right]=\frac{1}{N^2} \sum_i \operatorname{var} p(\mathbf{x} 1: N)\left[\phi\left(\mathbf{x}_i\right)\right]=\frac{1}{N^2} N \operatorname{var} p(\mathbf{x} i)\left[\phi\left(x_i\right)\right]=\frac{1}{N} \operatorname{var} p(\mathbf{x})[\phi(\mathbf{x})]
$$
因此，我们获得的样本越多，我们的估计就越好；在极限下，估计器将收敛到真实值。
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代 考|SAMPLING GAUSSIANS
我们从高斯分布的采样算法开始。
对于简单的一维情况， $x \sim \mathcal{N}(0,1)$ ，有一种众所周知的算法，称为 Box-Muller 方法，它基于一种称为拒绝抽样的方法。它在命令 randn 中在 Matlab 中实现。
对于一般的一维高斯， $x \sim \mathcal{N}\left(\mu, \sigma^2\right)$ ，我们采样一个变量 $z \sim \mathcal{N}(0,1)$, 然后设置 $x=\sigma z+\mu$. 你应该能哆证明 $x$ 具有所需的均值和方差。
对于多维情况， $\mathbf{x} \sim \mathcal{N}(0, \mathbf{I})$ ，每个元嗉都是独立的高斯分布： $x_i \sim \mathcal{N}(0,1)$ 因此每个元嗉都可以用 randn 进行采样。
从具有一般均值向量的高斯样本中抽样 $\mu$ 和方差矩阵 $\boldsymbol{\Sigma}$ 我们先取样 $\mathbf{z} \sim \mathcal{N}(0, \mathbf{I})$, 然后设置 $\mathbf{x}=\mathbf{L z}+\boldsymbol{\mu}$ ，在哪里 $\boldsymbol{\Sigma}=\mathbf{L L} \mathbf{L}^T$. 我们可以计算 $\mathbf{L}$ 从 $\boldsymbol{\Sigma}$ 通过 Cholesky 分解 $\Sigma$ ，它必须是正定的。然后我们有
$$
E[\mathbf{x}]=E[\mathbf{L z}+\boldsymbol{\mu}]=\mathbf{L} E[\mathbf{z}]+\boldsymbol{\mu}=\boldsymbol{\mu}
$$
和
$$
E\left[(\mathbf{z}-\boldsymbol{\mu})(\mathbf{z}-\boldsymbol{\mu})^T\right]=E\left[\mathbf{L} \mathbf{z}(\mathbf{L} \mathbf{z})^T\right]=\mathbf{L} E\left[\mathbf{z z}^T\right] \mathbf{L}^T=\mathbf{L} \mathbf{L}^T=\mathbf{\Sigma}
$$
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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。