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|Neural Networks
In this chapter we explore the concept of neurons and neuron models to solve real world challenges. We begin with a brief description of the biological neuron and investigate a model of the neuron, called the perceptron, developed by Frank Rosenblatt in 1959. We use the single perceptron model to separate objects into two categories. We extend the model to include additional perceptrons to separate objects into multiple categories. We then investigate the single neuron and then explore the concept of backpropagation and develop a three-layer feed-forward network with backpropagation. Along the way we develop Arduino sketches of these different models.
Our brains are composed of many neurons. Neurons work together to help us learn, remember, link complex ideas, complete complex tasks, and so many other things. The goal of scientists and engineers have been to understand the operation and interaction of neurons, model their behavior, and use the models to solve complex challenges on computers. Some of the models require massive computing power well beyond the capability of Arduino microcontrollers. However, there are many tasks that can be readily completed on the Arduino Nano 33 BLE Sense and the lower power Arduino UNO R3. We concentrate on these applications in this chapter.
A diagram of a single biological neuron is provided in Fig. 6.1. The neuron’s main processing unit is contained within the cell body or soma. The neuron collects information from nearby neurons via a network of input sensors called dendrites. The input information is collected and processed by the soma. If a specific level of accumulated input information is reached, the neuron fires and transmits an electrical signal down its axon. The axon is wrapped with a myelin sheath to aid in signal conduction. When the electrical signal reaches the axon terminal fibers, a chemical transmitter is released to provide information to other nearby neurons [7].
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Perceptron
In 1959 Frank Rosenblatt developed a model of the single perceptron shown in Fig. $6.2$ based on the biological neuron. The mathematical description here is based on the excellent development provided in Kulkarni [4].
The perceptron model provides for inputs $\left(x_i\right)$ or features that are multiplied by weights $\left(w_i\right)$ specific for each input. The weighted inputs along with a bias (offset) are summed to become the net response and then passed to an activation function.
If the net value exceeds a specified value, the perceptron fires and provides an output value $(\mathrm{y})$; otherwise, the output value is 0 . In the example shown, the activation threshold value is 0 . If the net value is greater than 0 , the perceptron provides a 1 output; otherwise the output is 0 . Other activation functions may be used.
A single perceptron may be trained to sort objects into two linear separable categories. What does this mean? If you were to plot the objects on a two-dimensional diagram, you could draw a straight line to separate the two different categories of objects. There are many real world technical challenges where this would be useful. For example, we examine a tomato sorter system in an upcoming example to separate out the largest, most red tomatoes from other varieties. Also, it is important to thoroughly understand perceptron operation as it forms the basis for more complex neuron-based models.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代 考|NEURAL NETWORKS
在本章中，我们将探讨神经元和神经元模型的概念，以解决现实世界的挑战。我们首先简要描述生物神经元，然后研究神经元模型，称为感知 器，由 Frank Rosenblatt于 1959 年开发。我们使用单个感知器模型将对象分为两类。我们扩展模型以包括额外的感知楍以将对象分成多个类别。 然后我们研究单个神经元，然后探索反向传播的概念并开发一个具有反向传播的三层前馈网络。在此过程中，我们开发了这些不同模型的Arduino 草图。
我们的大脑由许多神经元组成。神经元协同工作，帮助我们学习、记忆、联系复杂的想法、完成复杂的任务，以及许多其他事情。科学家和工程 师的目标一直是了解神经元的运作和相互作用，对它们的行为进行建模，并使用这些模型来解决计算机上的复杂挑战。一些模型需要强大的计算 能力，远远超出 Arduino 微控制器的能力。然而，有许多任务可以在 Arduino Nano 33 BLE Sense 和较低功耗的 Arduino UNO R3 上轻松完成。我们在 本章中集中讨论这些应用程序。
图 6.1 提供了单个生物神经元的示意图。神经元的主要处理单元包含在细胞体或体细胞内。神经元通过称为树突的输入传感器网络从附近的神经元 收集信息。输入信息由 soma 收集和处理。如果㽧积的输入信息达到特定水平，神经元就会放电并沿着其轴突传输电信号。轴突被骴鞘包裏以帮助 信号传导。当电信号到达轴突末端纤维时，会释放一种化学递质，向附近的其他神经元提供信息
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代 考|PERCEPTRON
1959 年，Frank Rosenblatt 开发了一个单一感知器模型，如图 1 所示。6.2基于生物神经元。这里的数学描述是基于 Kulkarni 提供的优秀开发
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感知器模型提供输入 $\left(x_i\right)$ 或乘以权重的特征 $\left(w_i\right)$ 特定于每个输入。加权输入和偏差offset求和成为净响应，然后传递给激活函数。
如果净值超过指定值，则感知器触发并提供输出值 $(\mathrm{y})$; 否则，输出值为 0 。在所示示例中，激活嘓值为 0 。如果净值大于 0 ，则感知器提供 1 输 出；否则输出为 0 。可以使用其他激活函数。
可以训练单个感知器将对象分类为两个线性可分离的类别。这是什么意思? 如果要在二维图上绘制对象，可以画一条直线来分隔两个不同类别的 对象。在许多现实世界的技术挑战中，这很有用。例如，我们将在接下来的示例中检查西红柿分选系统，以从其他品种中分离出最大、最红的西 红柿。此外，彻底理解感知器操作也很重要，因为它构成了更复杂的基于神经元的模型的基础。
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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。
