如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning 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|Unsupervised Machine Learning or Clustering
In supervised learning, we perform classification or regression using discreet or continuous labels, respectively, assigned to examples in the dataset. Since the labels are given by an “outside individual” or “teacher”, such methods are called supervised learning methods. In contrast, if the dataset is not labeled, and we perform machine learning on such a dataset, it is called unsupervised learning. Like supervised learning, unsupervised learning also comes in many forms such as clustering, outlier mining and association rule mining. In this book, we discuss clustering only, since it is arguably the most commonly used form of unsupervised learning.
For an academic discussion, we can convert a labeled dataset used to perform classification into an unlabeled dataset by removing the labels. For example, we can simply remove the species column (label) in the Iris dataset to obtain and unlabeled Iris dataset with 3 columns and 150 rows. Similarly, we can remove the digit column (label) in the MNIST dataset to obtain a dataset of 70,000 examples, where each example consists of 784 pixels corresponding to hand-written digits.
Given such an unlabeled dataset, we may want to obtain “natural” groupings or clusters in the data. We may ask an unsupervised machine learning system to group the unlabeled MNIST dataset or the unlabeled Iris dataset into $K$ groups where $K$ is a small positive integer. The value of $K$ does not have to be equal to the number of classes in clustering; it can potentially be any small positive integer.
To cluster a set of unlabeled data examples, we need a way to compute distance between two arbitrary examples. Assuming each attribute or feature of the example is numeric and continuous, we can use Euclidean distance. Given this distance metric, the objective of clustering is to separate a given dataset into a set of disjoint subsets such that examples in a subset are as similar (close in distance) as possible, and examples in different subsets are as dissimilar or distant as possible.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Reinforcement Learning
Supervised learning needs input from a teacher or supervisor regarding the classes data examples belong to, and learns to recognize the class of an unseen example. In contrast, unsupervised learning is given an unlabeled (or unclassed or uncategorized) dataset and is asked to find natural groupings (or clusters) in the data. Although the terms classes and clusters seem similar, the term class is used in supervised learning whereas the term cluster is used in unsupervised learning – the two terms should not be confused.
Reinforcement learning is neither supervised nor unsupervised. Some people think of it as unlike either, whereas others say it has characteristics of both. In reinforcement learning, an agent learns to perform a task within an environment. An example task can be learning to play checkers or chess, or to traverse a maze, or to autonomously drive a car. A reinforcement learning agent has a repertoire or a set of basic actions it can perform, and at any moment is assumed to “reside” in one of a set of states. For example, in learning to go through a maze, the action set may consist of going left, going right, going up and going down in a rectangular grid representing the maze. The maze may be strewn with obstacles and not all actions may be possible to be performed in all states. In learning to traverse a maze, the agent performs a sequence of actions that leads the agent from a source state to a goal state in the environment. The state of an agent can be thought of as the agent’s position in a two-dimensional grid. When the agent reaches the goal state, the environment, a teacher or the agent itself gives a reward. Most actions are unrewarded, but rewards are given on an infrequent or “rare” manner. For example, in the case of the maze learning, the mundane actions such as moving in different directions are usually unrewarded (or, get reward of 0 ), whereas the last action that takes the agent out of the maze gets a high positive reward, say +100 . Based on infrequent rewards as outlined above, the agent needs to learn what action is best to perform in which state to optimally perform the overall task like traversing a maze. Such a mapping of states to actions is called a policy. Thus, one of the main goals of reinforcement learning is to learn an optimal policy for a certain task.
In learning how to play chess also, the agent can be thought of as residing in one of a number of states during the game. In this case, a state of the agent can be the same as the configuration of the chess board, and thus fairly complex, requiring the position of each current piece on an $8 \times 8$ board. The possible action set would be the moves the agent can perform on the pieces. The reward structure depends on the program designer. For example, we can give a big positive immediate reward (say, +100 ) when the agent wins the game, and a big negative immediate reward (say, -100) when the agent loses. We can keep all other immediate rewards as 0 . Alternatively, we can give some small positive or negative immediate rewards for taking pieces from the opponent or when the opponent takes the agent’s pieces, obeying the rules of chess. Based on the repertoire of actions, the description of the states and the receipt of infrequent positive or negative immediate rewards, the agent needs to learn an optimal winning policy – which move to make in which state in any game of chess so that the agent may win.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|UNSUPERVISED MACHINE LEARNING OR CLUSTERING
在监督学习中，我们分别使用分配给数据集中示例的离散或连续标签来执行分类或回归。由于标签是由“外部个体”或“老师”给出的，因此这种方法 称为监督学习方法。相反，如果数据集没有标记，而我们对这样的数据集进行机器学习，则称为无监督学习。与监督学习一样，非监督学习也有 多种形式，例如聚类、异常值挖掘和关联规则挖掘。在本书中，我们只讨论聚类，因为它可以说是最常用的无监督学习形式。
对于学术讨论，我们可以通过删除标签将用于执行分类的标记数据集转换为末标记数据集。例如，我们可以简单地删除物种列label在 Iris数据集 中获取 3 列 150 行的末标记 Iris 数据集。同样，我们可以删除数字列label在 MNIST 数据集中得到一个包含 70,000 个示例的数据集，其中每个示例 由 784 个像素对应的手写数字组成。
给定这样一个末标记的数据集，我们可能希望获得数据中的“自然”分组或聚类。我们可能会要求无监督机器学习系统将末标记的 MNIST 数据集或 末标记的 Iris 数据集分组为 $K$ 团体在哪里 $K$ 是一个小的正整数。的价值 $K$ 不必等于聚类中的类数；它可能是任何小的正整数。
为了对一组末标记的数据示例进行聚类，我们需要一种方法来计算两个任意示例之间的距离。假设例子的每个属性或特征都是数值型的、连续 的，我们可以使用欧式距离。给定这个距离度量，聚类的目标是将给定的数据集分成一组不相交的子集，使得子集中的示例相似closeindistance 尽可能不同，并且不同子集中的示例尽可能不同或相距甚远。
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|REINFORCEMENT LEARNING
监督学习需要老师或主管输入有关数据示例所属类别的信息，并学习识别末见过示例的类别。相反，无监督学习被赋予一个末标记的 orunclassedoruncategorized数据集并被要求找到自然分组orclusters在数据中。尽管类和集群这两个术语看起来很相似，但术语类用于监督 学习，而术语集群用于无监督学习一-这两个术语不应混淆。
强化学习既不是有监督的也不是无监督的。有些人认为它不像任何一种，而另一些人则认为它具有两者的特征。在强化学习中，代理学习在环境 中执行任务。一个示例任务可以是学习下西洋跳棋或国际象棋，或穿越迷宫，或自动驾驶汽车。强化学习代理有一个指令集或一组它可以执行的 基本动作，并且在任何时刻都被假定为“驻留在”一组状态中的一个。例如，在学习穿过迷宫时，动作集可能包括在代表迷宫的矩形网格中向左 走、向右走、向上走和向下走。迷宫可能布满障碍物，并非所有动作都可以在所有状态下执行。在学习穿越迷宫时，代理执行一系列操作，将代 理从环境中的源状态引导到目标状态。代理的状态可以被认为是代理在二维网格中的位置。当代理达到目标状态时，环境、老师或代理本身都会 给予奖励。大多数行为是没有奖励的，但奖励是以不经常或“罕见”的方式给予的。例如，在迷宫学习的情况下，向不同方向移动等平凡的动作通 常是没有奖励的但奖励是以不常见或“罕见”的方式给予的。例如，在迷宫学习的情况下，向不同方向移动等平凡的动作通常没有奖励但奖励是以 不常见或“罕见”的方式给予的。例如，在迷宫学习的情况下，向不同方向移动等平凡的动作通常是没有奖励的or, getrewardof0，而将智能体带 出迷宫的最后一个动作会获得很高的正奖励，比如 +100 。基于上面概述的不频繁奖励，代理需要了解在哪种状态下最好执行什么动作，以最佳地 执行整个任务，如穿越迷宫。这种状态到动作的映射称为策略。因此，强化学习的主要目标之一是为特定任务学习最优策略。
在学习如何下国际象棋时，也可以将代理视为在游戏过程中处于多种状态之一。在这种情况下，代理的状态可能与棋盘的配置相同，因此相当复 杂，需要每个当前棋子在棋盘上的位置 $8 \times 8$ 木板。可能的动作集是智能体可以对棋子执行的动作。奖励结构取决于程序设计者。例如，我们可以 立即给予很大的积极奖励 $s a y,+100$ 当代理人赢得比赛时，立即获得很大的负奖励 $s a y,-100$ 当代理失败时。我们可以将所有其他即时奖励保留为 0 。或者，我们可以根据国际象棋规则，为从对手手中夺走棋子或当对手夺走代理人的棋子时给予一些小的正面或负面的即时奖励。基于动作库、 状态描述和不频牧的正面或负面即时奖励的接收，智能体需要学习最佳获胜策略一一在任何国际象棋游戏中移动到哪个状态，以便智能体可以赢。
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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。
