如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning ENGG3300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|Binomial and Multinomial distributions
For a simple example, we return to coin-flipping. We flip a coin $N$ times, with the result of the $i$-th flip denoted by a variable $\mathbf{c}i:$ ” $\mathbf{c}_i=$ heads” means that the $i$-th flip came up heads. The probability that the coin lands heads on any given trial is given by a parameter $\theta$. We have no prior knowledge as to the value of $\theta$, and so our prior distribution on $\theta$ is uniform. ${ }^6$ In other words, we describe $\theta$ as coming from a uniform distribution from 0 to 1 , so $p(\theta)=1$; we believe that all values of $\theta$ are equally likely if we have not seen any data. We further assume that the individual coin flips are independent, i.e., $P\left(\mathbf{c}{1: N} \mid \theta\right)=\prod_i p\left(\mathbf{c}i \mid \theta\right)$. (The notation “c $c{1: N}$ ” indicates the set of observations $\left{\mathbf{c}1, \ldots, \mathbf{c}_N\right}$.) We can summarize this model as follows: \begin{aligned} & \hline Model: Coin-Flipping \ & \hline$\theta \sim \mathcal{U}(0,1) \ & P(\mathbf{c}=$ heads $)=\theta \ & P\left(\mathbf{c}{1: N} \mid \theta\right)=\prod_i p\left(\mathbf{c}_i \mid \theta\right)\end{aligned}$
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Bayes’ Rule
In general, given that we have a model of the world described by some unknown variables, and we observe some data; our goal is to determine the model from the data. (In coin-flip example, the model consisted of the likelihood of the coin landing heads, and the prior over $\theta$, while the data consisted of the results of $N$ coin flips.) We describe the probability model as $p$ (data|model) – if we knew model, then this model will tell us what data we expect. Furthermore, we must have some prior beliefs as to what model is ( $p$ (model) ), even if these beliefs are completely non-committal (e.g., a uniform distribution). Given the data, what do we know about model?
Applying the product rule as before gives:
$$
p(\text { data, model })=p(\text { data } \mid \text { model }) p(\text { model })=p(\text { model } \mid \text { data }) p(\text { data })
$$
Solving for the desired distribution, gives a seemingly simple but powerful result, known widely as Bayes’ Rule:
$$
\begin{array}{|l|}
\hline \text { Bayes’Rule: } \
p(\text { model } \mid \text { data })=\frac{p(\text { data } \mid \text { model }) p(\text { model })}{p(\text { data })} \
\hline
\end{array}
$$
The different terms in Bayes’ Rule are used so often that they all have names:
- The likelihood distribution describes the likelihood of data given model – it reflects our assumptions about how the data $\mathbf{c}$ was generated.
- The prior distribution describes our assumptions about model before observing the data data.
- The posterior distribution describes our knowledge of model, incorporating both the data and the prior.
- The evidence is useful in model selection, and will be discussed later. Here, its only role is to normalize the posterior PDF.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|BINOMIAL AND MULTINOMIAL DISTRIBUTIONS
举个简单的例子，我们回到抛硬币。我们抛硬币 $N$ 次，结果是 $i$-th 覓转由变量表示 $i:$ : $\mathbf{c}_i=$ 头”意味着 $i$-th flip 正面朝上。硬币在任何给定试验中正面朝上的概率由 参数给出 $\theta$. 我们没有关于价值的先验知识 $\theta$ ，所以我们之前的分布 $\theta$ 是统一的。 ${ }^6$ 换句话说，我们描述 $\theta$ 因为来自从 0 到 1 的均匀分布，所以 $p(\theta)=1$; 我们相信所有 的价值观 $\theta$ 如果我们没有看到任何数据，则同样有可能。我们进一步假设单独的硬币翻转是独立的，即 $P(c 1: N \mid \theta)=\prod(c i \mid \theta)$.
$$
\text { Model: Coin-Flipping } \$ \theta \sim \mathcal{U}(0,1) P(\mathbf{c}=\$ \text { heads } \$)=\theta \quad P(\mathbf{c} 1: N \mid \theta)=\prod p\left(\mathbf{c}_i \mid \theta\right)
$$
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|BAYES’ RULE
一般来说，假设我们有一个由一些末知变量描述的世界模型，并且我们观察到一些数据；我们的目标是根据数据确定模型。
Incoin – flipexample, themodelconsistedofthelikelihoodofthecoinlandingheads, andthepriorover $\$ \theta \$$, whilethedataconsistedoftheresultsof $\$$ N $\$$ co 我们将概率模型描述为 $p$ data|model-如果我们知道模型，那么这个模型会䇼诉我们我们期望的数据。此外，我们必须有一些关于模型是什么的先验信念 $\$ p \$($ model $)$, 即使这些信念是完全不置可否的e.g., auniformdistribution. 鉴于数据，我们对模型了解多少?
像以前一样应用产品规则给出:
$$
p(\text { data }, \text { model })=p(\text { data } \mid \text { model }) p(\text { model })=p(\text { model } \mid \text { data }) p(\text { data })
$$
求解所需的分布，给出看似简单但功能强大的结果，广为人知的贝叶斯法则:
$\backslash$ begin ${$ array $} \mid |}} \backslash$ hline $\backslash$ text ${$ 贝叶斯法则: $} \backslash p(\backslash$ text ${$ model $} \backslash$ mid $\backslash$ text ${$ data $})=\langle$ frac ${p(\backslash$ text ${$ data $} \backslash \operatorname{mid} \backslash \backslash$ text ${$ model $}) p(\backslash$ text ${$ model $})} p(\backslash$ text ${$ data $})} \backslash \backslash h l i n e \backslash e n d{a r r a y}$
贝叶斯法则中的不同术语经常使用，以至于它们都有名称:
- 似然分布描述了数据给定模型的可能性一一它反映了我们对数据如何变化的假设c被生成。
- 先验分布描述了我们在观䆥数据数据之前对模型的假设。
- 后验分布描述了我们对模型的了解，包括数据和先验。
- 这些证据对模型选择很有用，稍后会讨论。在这里，它的唯一作用是规范化后验 PDF。
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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。
