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|Classification
In classification, we are trying to learn a map from an input space to some finite output space. In the simplest case we simply detect whether or not the input has some property or not. For example, we might want to determine whether or not an email is spam, or whether an image contains a face. A task in the health care field is to determine, given a set of observed symptoms, whether or not a person has a disease. These detection tasks are binary classification problems.
In multi-class classification problems we are interested in determining to which of multiple categories the input belongs. For example, given a recorded voice signal we might wish to recognize the identity of a speaker (perhaps from a set of people whose voice properties are given in advance). Another well studied example is optical character recognition, the recognition of letters or numbers from images of handwritten or printed characters.
The input $\mathrm{x}$ might be a vector of real numbers, or a discrete feature vector. In the case of binary classification problems the output $y$ might be an element of the set ${-1,1}$, while for a multi-dimensional classification problem with $N$ categories the output might be an integer in ${1, \ldots, N}$
The general goal of classification is to learn a decision boundary, often specified as the level set of a function, e.g., $a(\mathbf{x})=0$. The purpose of the decision boundary is to identity the regions of the input space that correspond to each class. For binary classification the decision boundary is the surface in the feature space that separates the test inputs into two classes; points $\mathrm{x}$ for which $a(\mathbf{x})<0$ are deemed to be in one class, while points for which $a(\mathbf{x})>0$ are in the other. The points on the decision boundary, $a(\mathbf{x})=0$, are those inputs for which the two classes are equally probable.
In this chapter we introduce several basis methods for classification. We focus mainly on on binary classification problems for which the methods are conceptually straightforward, easy to implement, and often quite effective. In subsequent chapters we discuss some of the more sophisticated methods that might be needed for more challenging problems.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Class Conditionals
One approach is to describe a “generative” model for each class. Suppose we have two mutuallyexclusive classes $C_1$ and $C_2$. The prior probability of a data vector coming from class $C_1$ is $P\left(C_1\right)$, and $P\left(C_2\right)=1-P\left(C_1\right)$. Each class has a distribution for its data: $p\left(\mathbf{x} \mid C_1\right)$, and $p\left(\mathbf{x} \mid C_2\right)$. In other words, to sample from this model, we would first randomly choose a class according to $P\left(C_1\right)$, and then sample a data vector $\mathrm{x}$ from that class.
Given labeled training data $\left{\left(\mathbf{x}_i, y_i\right)\right}$, we can estimate the distribution for each class by maximum likelihood, and estimate $P\left(C_1\right)$ by computing the ratio of the number of elements of class 1 to the total number of elements.
Once we have trained the parameters of our generative model, we perform classification by comparing the posterior class probabillities:
$$
P\left(C_1 \mid \mathbf{x}\right)>P\left(C_2 \mid \mathbf{x}\right) ?
$$
That is, if the posterior probability of $C_1$ is larger than the probability of $C_2$, then we might classify the input as belonging to class 1 . Equivalently, we can compare their ratio to 1 :
$$
\frac{P\left(C_1 \mid \mathbf{x}\right)}{P\left(C_2 \mid \mathbf{x}\right)}>1 ?
$$
If this ratio is greater than 1 (i.e. $\left.P\left(C_1 \mid \mathbf{x}\right)>P\left(C_2 \mid \mathbf{x}\right)\right)$ then we classify $\mathbf{x}$ as belonging to class 1 , and class 2 otherwise.
The quantities $P\left(C_i \mid \mathbf{x}\right)$ can by computed using Bayes’ Rule as:
$$
P\left(C_i \mid \mathbf{x}\right)=\frac{p\left(\mathbf{x} \mid C_i\right) P\left(C_i\right)}{p(\mathbf{x})}
$$
so that the ratio is:
$$
\frac{p\left(\mathbf{x} \mid C_1\right) P\left(C_1\right)}{p\left(\mathbf{x} \mid C_2\right) P\left(C_2\right)}
$$
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代 考|CLASSIFICATION
在分类中，我们试图学习从输入空间到某个有限输出空间的映射。在最简单的情况下，我们只是检测输入是否具有某些属性。例如，我们可能想 要确定电子邮件是否是垃圾邮件，或者图像是否包含人脸。医疗保健领域的一项任务是根据一组观察到的症状来确定一个人是否患有某种疾病。 这些检测任务是二元分类问题。
在多类分类问题中，我们感兴趣的是确定输入属于多个类别中的哪一个。例如，给定一个录制的语音信号，我们可能希望识别说话者的身份 perhaps fromasetofpeoplewhosevoicepropertiesaregiveninadvance. 另一个深入研究的例子是光学字符识别，即从手写或打印字符的图像 中识别字母或数字。
输入 $x$ 可能是实数向量，或离散特征向量。在二进制分类问题的情况下，输出 $y$ 可能是集合的一个元素 $-1,1$ ，而对于多维分类问题 $N$ 类别输出可能 是一个整数 $1, \ldots, N$
分类的一般目标是学习决策边界，通常指定为函数的水平集，例如， $a(\mathbf{x})=0$. 决策边界的目的是标识对应于每个类的输入空间区域。对于二元分 类，决策边界是特征空间中将测试输入分为两类的表面；积分 $x$ 为了哪个 $a(\mathbf{x})<0$ 被认为属于一类，而分数 $a(\mathbf{x})>0$ 在另一个。决策边界上的 点， $a(\mathbf{x})=0$, 是两个类别具有相同可能性的那些输入。
本章介绍几种分类的基本方法。我们主要关注二元分类问题，这些问题的方法在概念上很简单，易于实施，而且通常非常有效。在随后的章节 中，我们将讨论解决更具挑战性的问题时可能需要的一些更复杂的方法。
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|CLASS CONDITIONALS
一种方法是为每个类描述一个“生成”模型。假设我们侑两个互斥的类 $C_1$ 和 $C_2$. 来自类的数据向量的先验概率 $C_1$ 是 $P\left(C_1\right)$ ，和 $P\left(C_2\right)=1-P\left(C_1\right)$. 每个类都有其数据的分布: $p\left(\mathbf{x} \mid C_1\right)$ ，和 $p\left(\mathbf{x} \mid C_2\right)$. 换句话说，要从这个模型中抽样，我们首先会根据以 下条件随机选择一个类别 $P\left(C_1\right)$ ，然后采样一个数据向量x来自那个班级。 类元素的数量与元素总数的比率。
一旦我们训拣了生成模型的参数，我们就通过比较后验类概率来进行分类:
$$
P\left(C_1 \mid \mathbf{x}\right)>P\left(C_2 \mid \mathbf{x}\right) ?
$$
也就是说，如果后验概率为 $C_1$ 大于的概率 $C_2$ ，那么我们可能会将输入分类为属于类别 1 。等价地，我们可以将它们的比率与 1 进行 比较:
$$
\frac{P\left(C_1 \mid \mathbf{x}\right)}{P\left(C_2 \mid \mathbf{x}\right)}>1 ?
$$
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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。
