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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|Overfitting
We now have a closer look at the occurrence of overfitting in linear regression which is one of the ML method discussed in Sect. 3.1. Linear regression methods learn a linear hypothesis $h(\mathbf{x})=\mathbf{w}^T \mathbf{x}$ which is parametrized by the weight vector $\mathbf{w} \in \mathbb{R}^n$. The learnt hypothesis is then used to predict the numeric label $y \in \mathbb{R}$ of a data point based on its feature vector $\mathbf{x} \in \mathbb{R}^n$.
Linear regression aims at finding a weight vector $\widehat{\mathbf{w}}$ with minimum average squared error loss incurred on a training set
$$
\mathcal{D}=\left{\left(\mathbf{x}^{(1)}, y^{(1)}\right), \ldots,\left(\mathbf{x}^{(m)}, y^{(m)}\right)\right}
$$
The training set consists of $m$ data points $\left(\mathbf{x}^{(i)}, y^{(i)}\right)$, for $i=1, \ldots, m$, with known label values $y^{(i)}$. We stack the feature vectors $\mathbf{x}^{(i)}$ and labels $y^{(i)}$ of the training data into the feature matrix $\mathbf{X}=\left(\mathbf{x}^{(1)}, \ldots, \mathbf{x}^{(m)}\right)^T$ and label vector $\mathbf{y}=\left(y^{(1)}, \ldots, y^{(m)}\right)^T$.
The ERM (4.13) of linear regression is solved by any weight vector $\widehat{\mathbf{w}}$ that solves (4.11). The (minimum) training error of the hypothesis $h^{(\hat{\mathrm{w}})}$ is obtained as
$$
\begin{aligned}
\widehat{L}\left(h^{(\widehat{\mathbf{w}})} \mid \mathcal{D}\right) \stackrel{(4.4)}{=} \min _{\mathbf{w} \in \mathbb{R}^n} \widehat{L}\left(h^{(\mathbf{w})} \mid \mathcal{D}\right) \
\stackrel{(4.13)}{=}|(\mathbf{I}-\mathbf{P}) \mathbf{y}|^2
\end{aligned}
$$
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Validation
Consider an ML method that uses ERM (4.3) to learn a hypothesis $\hat{h} \in \mathcal{H}$ out of the hypothesis space $\mathcal{H}$. The discussion in Sect. $6.1$ revealed that the training error of a learnt hypothesis $\hat{h}$ can be a poor indicator for the performance of $\hat{h}$ for data points outside the training set. The hypothesis $\hat{h}$ tends to “look better” on the training set over which it has been tuned within ERM. The basic idea of validating the predictor $\hat{h}$ is simple: after learning $\hat{h}$ using ERM on a training set, compute its average loss on data points which have not been used in ERM. By validation we refer to the computation of the average loss on data points that have not been used in ERM.
Assume we have access to a dataset of $m$ data points,
$$
\mathcal{D}=\left{\left(\mathbf{x}^{(1)}, y^{(1)}\right), \ldots,\left(\mathbf{x}^{(m)}, y^{(m)}\right)\right}
$$
Each data point is characterized by a feature vector $\mathbf{x}^{(i)}$ and a label $y^{(i)}$. Algorithm 5 outlines how to learn and validate a hypothesis $h \in \mathcal{H}$ by splitting the dataset $\mathcal{D}$ into a training set and a validation set (see Fig. 6.3).
The random shuffling in step 1 of Algorithm 5 ensures that the order of the data points has no meaning. This is important in applications where the data points are collected sequentially over time and consecutive data points might be correlated. We could avoid the shuffling step, if we construct the training set by randomly choosing a subset of size $m_t$ instead of using the first $m_t$ data points.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写机器学习代写考|过拟合
我们现在仔细研究一下线性回归中过拟合的发生，线性回归是第3.1节中讨论的ML方法之一。线性回归方法学习一个线性假设$h(\mathbf{x})=\mathbf{w}^T \mathbf{x}$，该假设由权重向量$\mathbf{w}参数化。\在 \mathbb{R}^n$中的权重向量。然后，学习到的假设被用来预测数据点的数字标签$y\in\mathbb{R}$，基于其特征向量$mathbf{x}。\in \mathbb{R}^n$。
线性回归的目的是找到一个权重向量$widehat{\mathbf{w}}$，在训练集上产生最小的平均平方误差损失
$$
\left.\backslash {text { mathcal }{mathrm{D}}=\backslash {text { left }{mathbf{w}}。\backslash \backslash \text { left }left(\backslash \text { mathbf }[\mathrm{x}}^{\wedge}{(1)}, \mathrm{y}^{\wedge}{(1)}] 。\backslash text { right }\right), backslash text { ldots, } \backslash text { left }left(backslash text { mathbf }{mathrm{x}\^{wedge}{(mathrm{m})}, mathrm{y}^{wedge}\{(mathrm{m})}) \backslashtext { right }right)backslash text { right }right}。
$$
训练集包括$m$数据点$left(\mathbf{x}^{(i)}, y^{(i)}right)$，对于$i=1, \ldots, m$，已知标签值$y^{(i)}$。我们将训练数据的特征向量$mathbf{x}^{(i)}$和标签$y^{(i)}$叠加到特征矩阵$mathbf{X}=\left(\mathbf{x}^{(1)}, \ldots, \mathbf{x}^{(m)}\right)^T$和标签向量$mathbf{y}=\left(y^{(1)}, ldots, y^{(m)}\right)^T$。
线性回归的ERM4.13$可由任何能解决4.11$的权重向量$widehat{mathbf{w}}解决。假设的最小训练误差$h^{(\hat{mathrm{w}})}$可得为
$$
\h^{(\hat{mathbf{w}})}得到的假设的最小训练误差为$$widehat{L}\left(h^{(\hat{mathbf{w}}) \mid \mathcal{D}\right) \stackrel{(4.4)}{=}。\min _{mathbf{w}. \in\mathbb{R}^n}。\widehat{L}left(h^{(\mathbf{w})}) \mid\mathcal{D}\right) \stackrel{(4.13)}{=}|(\mathbf{I}-\mathbf{P}) \mathbf{y}|^2
$$
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|验证
考虑一种ML方法，该方法使用ERM 4.3$来学习一个假设$hat{h}。\在$mathcal{H}$的假设空间中。第6.1节的讨论表明，学习到的假设$hat{h}$的训练误差可能是$hat{h}$在训练集以外的数据点上的表现的一个糟糕的指标。假说$hat{h}$在训练集上往往 “看起来更好”，因为它在ERM中已经被调整过。验证预测器$hat{h}$的基本思路很简单：在训练集上使用ERM学习$hat{h}$后，计算其在未被ERM使用的数据点上的平均损失。我们所说的验证是指对未被ERM使用过的数据点的平均损失的计算。
假设我们有机会获得一个包含$m$数据点的数据集。
$backslash$ mathcal ${mathrm{D}}=/backslash$ left $backslash \backslash$ left $left(\backslash\right.$ mathbf ${x}^{\wedge}{(1)}, y^{\wedge}{(1)}。\backslash$ right $), \backslash operatorname{ldots}, \backslash operatorname{left}\left(\backslash `mathbf}{mathrm{x}}. \wedge{(\mathrm{m})}, \mathrm{y}^{\wedge}{(\mathrm{m})} \backslash\right.$ right $) \backslash$ right $}$
每个数据点都有一个特征向量$\mathbf{x}^{(i)}$和一个标签$y^{(i)}$。算法5概述了如何通过将数据集$mathcal{D}$分割成训练集和验证集来学习和验证假设$h\in\mathcal{H}$，见图6.3$。
算法5第1步中的随机洗牌确保了数据点的顺序没有意义。这在数据点是按时间顺序收集的应用中非常重要，而且连续的数据点可能是相互关联的。如果我们通过随机选择一个大小为$m_t$的子集来构建训练集，而不是使用第一个$m_t$的数据点，我们可以避免洗牌步骤。
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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。
