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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|Decision stumps
As an example of a weak classifier, we consider “decision stumps,” which are a trivial special case of decision trees. A decision stump has the following form:
$$
f(\mathbf{x})=s\left(x_k>c\right)
$$
where the value in the parentheses is 1 if the $k$-th element of the vector $\mathbf{x}$ is greater than $c$, and -1 otherwise. The scalar $s$ is either -1 or 1 which allows one the classifier to respond with class 1 when $x_k \leq c$. Accordingly, there are three parameters to a decision stump:
$c \in \mathbb{R}$
$k \in{1, \ldots K}$, where $K$ is the dimension of $\mathbf{x}$, and
$s \in{-1,1}$
Because the number of possible parameter settings is relatively small, a decision stump is often trained by brute force: discretize the real numbers from the smallest to the largest value in the training set, enumerate all possible classifiers, and pick the one with the lowest training error. One can be more clever in the discretization: between each pair of data points, only one classifier must be tested (since any stump in this range will give the same value). More sophisticated methods, for example, based on binning the data, or building CDFs of the data, may also be possible.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Why does it work?
There are many different ways to analyze AdaBoost; none of them alone gives a full picture of why AdaBoost works so well. AdaBoost was first invented based on optimization of certain bounds on training, and, since then, a number of new theoretical properties have been discovered.
Loss function view. Here we discuss the loss function interpretation of AdaBoost. As was shown (decades after AdaBoost was first invented), AdaBoost can be viewed as greedy optimization of a particular loss function. We define $f(\mathbf{x})=\frac{1}{2} \sum_m \alpha_m f_m(\mathbf{x})$, and rewrite the classifier as $g(\mathbf{x})=$ $\operatorname{sign}(f(\mathbf{x}))$ (the factor of $1 / 2$ has no effect on the classifier output). AdaBoost can then be viewed as optimizing the exponential loss:
$$
L_{\exp }(\mathbf{x}, y)=e^{-y f(\mathbf{x})}
$$
so that the full learning objective function is
$$
E=\sum_i e^{-\frac{1}{2} y_i \sum_{m=1}^M \alpha_m f_m(\mathbf{x})}
$$
which must be optimized with respect to the weights $\alpha$ and the parameters of the weak classifiers. The optimization process is greedy and sequential: we add one weak classifier at a time, choosing it and its $\alpha$ to be optimal with respect to $E$, and then never change it again. Note that the exponential loss is an upper-bound on the $0-1$ loss:
$$
L_{\exp }(\mathbf{x}, y) \geq L_{0-1}(\mathbf{x}, y)
$$
Hence, if exponential loss of zero is achieved, then the 0-1 loss is zero as well, and all training points are correctly classified.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|DECISION STUMPS
作为弱分类器的一个例子，我们考虑“决策树桩”，它是决策树的一个普通特例。决策树桩具有以下形式:
$$
f(\mathbf{x})=s\left(x_k>c\right)
$$
其中括号中的值为 1 ，如果 $k$-向量的第一个元素 $\mathbf{x}$ 大于 $c$, 否则为 -1 。标量 $s$ 是 -1 或 1 ，这允许分类器在以下情况下以 1 类响应 $x_k \leq c$. 因此，决策树 桩有三个参数:
$$
c \in \mathbb{R}
$$
$k \in 1, \ldots K$ ， 在哪里 $K$ 是维度 $\mathbf{x}$ ，和
$s \in-1,1$
由于可能的参数设置个数比较少，一个decision stump往往采用蛮力训练：将训练集中的实数从小到大离散化，枚举出所有可能的分类器，挑出训 练最少的那个错误。离散化可以更巧妙：在每对数据点之间，只需要测试一个分类器sinceanystumpinthisrangewillgivethesamevalue. 也可 以使用更复杂的方法，例如，基于对数据进行分箱或构建数据的 CDF。
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|WHY DOES IT WORK?
有许多不同的方法来分析 AdaBoost；它们中没有一个单独给出了为什么AdaBoost 如此有效的全貌。AdaBoost 最初是基于对训练的某些界限的优 化而发明的，从那时起，已经发现了许多新的理论特性。
损失函数视图。这里我们讨论 AdaBoost 的损失函数解释。如图所示decadesa fter AdaBoostwas firstinvented, AdaBoost 可以看作是对特定损 失函数的贪心优化。我们定义 $f(\mathbf{x})=\frac{1}{2} \sum_m \alpha_m f_m(\mathbf{x})$ ，并将分类器重写为 $g(\mathbf{x})=\operatorname{sign}(f(\mathbf{x}))$ the factorof $\$ 1 / 2 \$$ hasnoe f fectontheclassifieroutput. 然后可以将 AdaBoost 视为优化指数损失:
$$
L_{\exp }(\mathbf{x}, y)=e^{-y f(\mathbf{x})}
$$
这样完整的学习目标函数是
$$
E=\sum_i e^{-\frac{1}{2} y_i \sum_{m=1}^M \alpha_m f_m(\mathbf{x})}
$$
必须针对权重进行优化 $\alpha$ 和弱分类器的参数。优化过程是贪婪的和顺序的：我们一次添加一个弱分类器，选择它和它的 $\alpha$ 相对于最佳 $E$ ，然后再也 不会更改它。请注意，指数损失是 $0-1$ 损失:
$$
L_{\exp }(\mathbf{x}, y) \geq L_{0-1}(\mathbf{x}, y)
$$
因此，如果实现指数损失为零，则 0-1 损失也为零，并且所有训练点都被正确分类。
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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。
