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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|Adjusted $R^2$

The $R^2$ metric is simple and has many associated problems as a metric for goodness of fit of a regression model. One complaint about $R^2$ is that it has been observed as the number of independent variables (also called explanatory variables in statistics, we call them features in machine learning) increases, the value of $R^2$ increases, possibly weakly. To take this into account, a metric called Adjusted $R^2$ or $R_{a d j}^2$ is also often computed. To motivate $R_{a d j}^2$, we revisit the formula for $R^2$ and write it out a bit differently as follows:
$$
\begin{aligned}
R^2 & =1-\frac{S S E}{S S T} \
& =1-\frac{\frac{1}{N} S S E}{\frac{1}{N} S S T} \
& =1-\frac{V A R_{S S E}}{V A R_{S S T}} .
\end{aligned}
$$
Here, $\frac{1}{N} S S E=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^n\left(y^{(i)}-\hat{y}^{(i)}\right)^2$ is the standard definition of variance of the residuals or errors, which we can call $V A R_{S S E}$, also written as $s_{S S E}^2$. We consider all $N$ residuals in computing $V A R_{S S E}$. Also, $\frac{1}{N} S S T=$ $\frac{1}{N} \sum_{i=1}^n\left(y^{(i)}-\bar{y}\right)^2=V A R_{S S T}$ where $V A R_{S S T}$ (also written as $s_{S S T}^2$ ) is the variance of the total error terms or errors from the baseline or horizontal mean $y$ model. There are two variances in the formula for $R^2$ above. To write an improved version of $R^2$, which we call $R_{a d j}^2$, we bring in the degrees of freedom of these variances, instead of simply writing $N$ in the denominator in the variance definitions.
$$
R_{a d j}^2=1-\frac{\frac{V A R_{S S E}}{d f_e}}{\frac{V A R_{S S T}}{d f_t}}
$$

where $d f_e=N-1$ is the number of degrees of freedom when computing variance of $N$ things, and $d f_t=N-q-1$ is the number of degrees of freedom when computing the error variance with respect to a regression model (here, linear), where $q$ is the number of explanatory (or independent) variables, which is actually the number of features in our parlance. The degrees of freedom for the error terms with respect to a regression model must take into account the number of parameters used by the model. For the linear regression model in this case, there is one independent variable $x$. Thus, $q=1$. As a result, the formula for $R_{a d j}^2$ for LSRL is:
$$
R_{a d j}^2=1-\frac{\frac{V A R_{S S E}}{N-1}}{\frac{V A R_{S S T}}{N-2}} .
$$
Obviously, if $N$ is large, having $N$ in the denominator or $N-1$ or $N-2$ does not make much difference. But, if $N$ is small, there may be a visible difference between the values of $R^2$ and $R_{a d j}^2$.

In our example, $\mathrm{R}$ computes $R_{a d j}^2$ as 0.8534 , which is smaller than $R^2$ whose value is 0.8778 .

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|F-Statistic

The F-Statistic is another value that is commonly computed to gauge the quality of a regression fit. We will first discuss how F-statistic is computed, and then how it is used. Earlier, we defined the Sum of Squared Errors, SSE as
$$
S S E=\sum_{i=1}^N\left(y^{(i)}-\hat{y}^{(i)}\right)^2 .
$$
We can compute the Mean Squared Error, MSE as
$$
M S E=\frac{S S E}{N-p}
$$
where $p$ is the number of parameters, which are $\theta_1$ and $\theta_0$. Thus, $p=q+1$, where $p$ is the number of independent variables or features. $p=2$ for linear regression in our example. Then, for linear regression,
$$
M S E=\frac{S S E}{N-2},
$$
and we say that it has a degree of freedom of $N-2$. This definition reflects the fact that to begin with we have $N$ variables or degrees of freedom in the description of the data. Since there are two coefficients, two degrees of freedom are covered by the linear regression line. We can define a quantity called Sum of Squares Regression, SSR, which is the sum of squares of errors for each predicted $y$ value from the baseline “worst” model, as follows:
$$
S S R=\sum_{i=1}^n\left(\hat{y}^{(i)}-\bar{y}\right)^2 .
$$

机器学习代写

计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|ADJUSTED

这 $R^2$ metric 很简单，并且有许多相关的问题作为回归模型拟合优度的度量。一个投诉关于 $R^2$ 是它被观察为独立变量的数量
alsocalledexplanatoryvariablesinstatistics, wecallthemfeaturesinmachinelearning增加，价值 $R^2$ 增加，可能溦弱。考虑到这一点，一个名为 Adjusted 的指标 $R^2$ 或者 $R_{a d j}^2$ 也经常被计算。激励 $R_{a d j}^2$ ，我们重新审视公式 $R^2$ 并以不同的方式写出来，如下所示:
$$
R^2=1-\frac{S S E}{S S T} \quad=1-\frac{\frac{1}{N} S S E}{\frac{1}{N} S S T}=1-\frac{V A R_{S S E}}{V A R_{S S T}} .
$$
这里， $\frac{1}{N} S S E=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^n\left(y^{(i)}-\hat{y}^{(i)}\right)^2$ 是残差或误差方差的标准定义，我们可以称之为 $V A R_{S S E}$, 也写成 $s_{S S E}^2$. 我们考虑所有 $N$ 计算中的残差 $V A R_{S S E}$. 还， $\frac{1}{N} S S T=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^n\left(y^{(i)}-\bar{y}\right)^2=V A R_{S S T}$ 在哪里 $V A R_{S S T}$ alsowrittenas $\$ s_{S S T}^2$ 是总误差项或误差与基线或水平平均值的方差 $y$ 模型。公式中有两个方差 $R^2$ 多于。编写一个改进的版本 $R^2$ ，我们称之为 $R_{a d j}^2$ ，我们引入这些方差的自由度，而不是简单地写成 $N$ 在方差定义的分母中。
$$
R_{a d j}^2=1-\frac{\frac{V A R_{S S E}}{d f_e}}{\frac{V A R_{S S T}}{d f_t}}
$$
在哪里 $d f_e=N-1$ 是计算方差时的自由度数 $N$ 事情，和 $d f_t=N-q-1$ 是计算回归模型的误差方差时的自由度数here, linear，在哪里 $q$ 是解释数orindependent变量，其实就是我们所说的特征个数。与回归模型相关的误差项的自由度必须考虑模型使用的参数数量。对于本例中的线性回归模型，有一个自变量 $x$. 因此， $q=1$. 结果，公式为 $R_{a d j}^2$ 对于 LSRL 是:
$$
R_{a d j}^2=1-\frac{\frac{V A R_{S S E}}{N-1}}{\frac{V A R_{S S T}}{N-2}}
$$
显然，如果 $N$ 很大，有 $N$ 在分母或 $N-1$ 或者 $N-2$ 没有太大区别。但是，如果 $N$ 很小，则值之间可能存在明显差异 $R^2$ 和 $R_{a d j}^2$.
在我们的例子中， R计算 $R_{a d j}^2$ 为 0.8534 ，小于 $R^2$ 其值为 0.8778 。

计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|F-STATISTIC

$\mathrm{F}$ 统计量是通常用于衡量回归拟合质量的另一个值。我们将首先讨论如何计算 $F$ 统计量，然后讨论如何使用它。早些时候，我们将误差平方和 SSE 定义为
$$
S S E=\sum_{i=1}^N\left(y^{(i)}-\hat{y}^{(i)}\right)^2
$$
我们可以计算均方误差 MSE 为
$$
M S E=\frac{S S E}{N-p}
$$
在哪里 $p$ 是参数的数量，它们是 $\theta_1$ 和 $\theta_0$. 因此， $p=q+1$ ，在哪里 $p$ 是自变量或特征的数量。 $p=2$ 在我们的例子中用于线性回归。然后，对于线性回归，
$$
M S E=\frac{S S E}{N-2}
$$
我们说它有一定的自由度 $N-2$. 这个定义反映了一个事实，即首先我们有 $N$ 数据描述中的变量或自由度。由于有两个系数，线性回归线涵盖两个自由度。我们可以定义一个称为回归平方和 SSR 的量，它是每个预测的误差平方和 $y$ 来自基线“最差”模型的值，如下所示:
$$
S S R=\sum_{i=1}^n\left(\hat{y}^{(i)}-\bar{y}\right)^2
$$

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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。