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|Single Neuron Run Mode
The “Run Mode” for the single neuron model explored in the last section begins at the “else” statement. To test the sketch, compile and upload the sketch to either an Arduino UNO R3 or the Arduino Nano BLE 33 Sense. When the training portion of the sketch is complete, it enters the Run Mode. The user is prompted for values of feature inputs $x 1$ and $x 2$. Use values both inside and outside the original training set. Verify the algorithm places the data into the proper category.The individual neuron serves as the main building block for an artificial neural network (ANN) as shown in Fig.6.14a. This specific ANN consists of three layers: the L1 input layer, the L2 hidden layer, and the L3 output layer. Each neuron is shown as a node (circle) in the figure.
The weighted inputs (or features) to the L1 layer are routed to each node (neuron) in the L2 hidden layer. It is called the hidden layer since it has no direct external inputs or outputs to the ANN. The output from nodes in Layer 2 serve as inputs to nodes in Layer 3. The illustrated ANN shows a fully connected network of nodes. That is, each node output in a given later provides input to every node in the next layer. Nodes in Layers 2 and 3 are modeled using the general model shown in Fig. 6.14b.
To help track the nomenclature used to label node (neuron) inputs and outputs an alternative scheme is used as shown in Fig. 6.16. In this simplified line diagram the nodes (neurons) are shown as vertical lines. The corresponding inputs, bias, and output for each node are shown.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|ANN Convergence
During ANN training, the mean squared error should decline and eventually reach the desired goal. Depending on the specific ANN configuration and data set, this may not occur. If an ANN does not converge toward the MSE goal, the following actions may be taken:
- Randomize initial weights and biases to small numbers. In the previous sketch, this is accomplished by function “randomize_weights_bias().” Within the function each ANN weight and bias is initially set to a small random value ranging from \pm 0.005 to 0.100
- Randomize the order that input/output data pairs are provided to the ANN in a given epoch. In the previous sketch, this is accomplished by function “get_unused_random_number().” This function provides a random number from 0 to the training_set_size-1 to select a random order of data set input/output pairs to the ANN for training.
- Provide a larger ANN training set. It is recommended to have ten different entries for each input feature. In the previous sketch we used 24 input/output data pairs for the two input features $\times 1$ and $\times 2$.
- Precondition the data set. In the previous sketch, this is accomplished by function “z_score_input().” This data normalization set replaces each input in the data set with its $\mathrm{z}$ score equivalent [1]. A given input value’s z score is calculated by subtracting the data set input mean from the input value and then dividing by the standard deviation of the input data set. This has the overall effect of providing an equivalent data set with a mean of zero and a standard deviation of one as shown in Fig. 6.18.
- Adjust the ANN architecture (e.g. change the number of nodes within the hidden layer). Several authors have indicated this is a trial and error process.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代 考|SINGLE NEURON RUN MODE
上一节探讨的单神经元模型的“运行模式”从 “else”语句开始。要测试草图，编译草图并将其上传到 Arduino UNO R3 或Arduino Nano BLE 33 Sense。 当草图的训练部分完成后，它进入运行模式。提示用户输入特征输入的值 $x 1$ 和 $x 2$. 使用原始训练集内外的值。验证算法将数据归入正确的类别。 单个神经元充当人工神经网络的主要构建块 $A N N$ 如图6.14a 所示。这个特定的 ANN 由三层组成: LL 输入层, L2 隐藏层和 L 输出层。每个神经 显示为一个节点circle在图中。
加权输入orfeatures到 $L 1$ 层被路由到每个节点neuron在 $L 2$ 隐藏层。它被称为隐藏层，因为它没有直接的外部输入或输出到 ANN。第 2 层节点的 输出用作第 3 层节点的输入。图示的 ANN 显示了一个完全连接的节 入。第 2 层和第 3 层中的节点使用图 $6.14 \mathrm{~b}$ 中所示的通用模型建模
帮助跟踪用于标记节点的命名法neuron输入和输出另一种方案被使用，如图 6.16所示。在这个简化的线图中，节点neurons显示为垂直线。显 示了每个节点的相应输入、偏差和输出。
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代 考|ANN CONVERGENCE
在 ANN 训练期间，均方误差应该下降并最终达到预期目标。根据特定的 ANN 配置和数据集，这可能不会发生。如果 ANN 没有收玫到 MSE 目标， 则可以采取以下措施:
- 将初始权重和偏差随机化为较小的数字。在前面的草图中，这是通过函数 “randomize_weights_bias”完成的” 在函数内，每个ANN 权重和偏差 最初设置为一个小的随机值，范围从 pm 0.005 到 0.100
- 随机化输入输出数据对在给定时期内提供给 ANN 的顺序。在前面的草图中，这是通过函数 “get_unused_random_number”完成的”此函数提 供从 0 到 training_set_size- 1 的随机数，以选择随机顺序的数据集输入/输出对到 ANN 进行训练。
- 提供更大的 ANN 训练集。建议每个输入特征有十个不同的条目。在之前的草图中，我们为两个输入特征使用了 24 个输入输出数据对 $\times 1$ 和 $\times 2$
- 预处理数据集。在前面的草图中，这是通过函数“z_score_input” 该数据规范化集将数据集中的每个输入替换为它的z分数相当
1
. 给定输入值的 $\mathrm{z}$ 分数是通过从输入值中减去数据集输入均值，然后除以输入数据集的标准差来计算的。这具有提供均值为零和标准差为 1 的 等效数据集的总体效果，如图 6.18 所示。 - 调整ANN架构e.g.changethenumberofnodeswithinthehiddenlayer. 几位作者表示这是一个反复试验的过程。
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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。
