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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|Terms and Clauses
To use absolute bias in machine learning, we limit the class of hypotheses. In learning Boolean functions, we frequently use some of the common subclasses of those functions. Therefore, it will be important to know about these subclasses.
One basic subclass is called terms. A term is any function written in the form $l_1 l_2 \cdots l_k$, where the $l_i$ are literals. Such a form is called a conjunction of literals. Some example terms are $x_1 x_7$ and $x_1 x_2 \overline{x_4}$. The size of a term is the number of literals it contains. The examples are of sizes 2 and 3, respectively. Strictly speaking, the class of conjunctions of literals
Introduction to Machine Learning @c1996 Nils J. Nilsson. All rights reserved.is called the monomials, and a conjunction of literals itself is called a term. This distinction is a fine one which we elect to blur here.
It is easy to show that there are exactly $3^n$ possible terms of $n$ variables. The number of terms of size $k$ or less is bounded from above by $\sum_{i=0}^k C(2 n, i)=O\left(n^k\right)$, where $C(i, j)=\frac{i !}{(i-j) ! j !}$ is the binomial coefficient.
A clause is any function written in the form $l_1+l_2+\cdots+l_k$, where the $l_i$ are literals. Such a form is called a disjunction of literals. Some example clauses are $x_3+x_5+x_6$ and $x_1+\overline{x_4}$. The size of a clause is the number of literals it contains. There are $3^n$ possible clauses and fewer than $\sum_{i=0}^k \frac{C}{}(2 n, i)$ clauses of size $k$ or less. If $f$ is a term, then by De Morgan’s laws $\bar{f}$ is a clause, and vice versa. Thus, terms and clauses are duals of each other.
In psychological experiments, conjunctions of literals seem easier for humans to learn than disjunctions of literals.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|DNF Functions
A Boolean function is said to be in disjunctive normal form $(D N F)$ if it can be written as a disjunction of terms. Some examples in DNF are: $f=x_1 x_2+x_2 x_3 x_4$ and $f=x_1 \overline{x_3}+\overline{x_2} \overline{x_3}+x_1 x_2 \overline{x_3}$. A DNF expression is called a $k$-term DNF expression if it is a disjunction of $k$ terms; it is in the class $k$-DNF if the size of its largest term is $k$. The examples above are 2-term and 3-term expressions, respectively. Both expressions are in the class 3-DNF.
Each term in a DNF expression for a function is called an implicant because it “implies” the function (if the term has value 1 , so does the
Introduction to Machine Learning (c)1996 Nils J. Nilsson. All rights reserved.function). In general, a term, $t$, is an implicant of a function, $f$, if $f$ has value 1 whenever $t$ does. A term, $t$, is a prime implicant of $f$ if the term, $t^{\prime}$, formed by taking any literal out of an implicant $t$ is no longer an implicant of $f$. The implicant cannot be “divided” by any term and remain an implicant.
Thus, both $x_2 \overline{x_3}$ and $\overline{x_1} \overline{x_3}$ are prime implicants of $f=x_2 \overline{x_3}+\overline{x_1} \overline{x_3}+$ $x_2 x_1 \overline{x_3}$, but $x_2 x_1 \overline{x_3}$ is not.
The relationship between implicants and prime implicants can be geometrically illustrated using the cube representation for Boolean functions. Consider, for example, the function $f=x_2 \overline{x_3}+\overline{x_1} \overline{x_3}+x_2 x_1 \overline{x_3}$. We illustrate it in Fig. 2.3. Note that each of the three planes in the figure “cuts off” a group of vertices having value 1 , but none cuts off any vertices having value 0. These planes are pictorial devices used to isolate certain lower dimensional subfaces of the cube. Two of them isolate one-dimensional edges, and the third isolates a zero-dimensional vertex. Each group of vertices on a subface corresponds to one of the implicants of the function, $f$. and thus each implicant corresponds to a subface of some dimension. A $k$-dimensional subface corresponds to an $(n-k)$-size implicant term. The function is written as the disjunction of the implicants-corresponding to the union of all the vertices cut off by all of the planes. Geometrically. an implicant is prime if and only if its corresponding subface is the largest dimensional subface that includes all of its vertices and no other vertices having value 0 . Note that the term $x_2 x_1 \overline{x_3}$ is not a prime implicant of f. (In this case, we don’t even have to include this term in the function because the vertex cut off by the plane corresponding to $x_2 x_1 \overline{x_3}$ is already cut off by the plane corresponding to $x_2 \overline{x_3}$.) The other two implicants are prime because their corresponding subfaces cannot be expanded without including vertices having value 0 .
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Terms and Clauses
为了在机器学习中使用绝对偏差，我们限制了假设的类别。在学习布尔函数时，我们经常使用这些函数的一些常见子类。因此，了解这些子类是很重要的。有一个基本子类叫做terms。术语是任何以$l_1 l_2 \cdots l_k$形式编写的函数，其中$l_i$是字面量。这种形式被称为字面合取。一些例子是$x_1 x_7$和$x_1 x_2 \overline{x_4}$。一个词的大小是它所包含的字面值的数量。示例的大小分别为2和3。(严格来说，字面连词类
机器学习导论@c1996 Nils J. Nilsson。版权所有。被称为单项式，而字面本身的连词被称为项。这是一个很好的区别，我们选择在这里模糊。
很容易证明$n$变量有$3^n$个可能的项。大小为$k$或更小的项数以$\sum_{i=0}^k C(2 n, i)=O\left(n^k\right)$为界，其中$C(i, j)=\frac{i !}{(i-j) ! j !}$是二项式系数。
子句是以$l_1+l_2+\cdots+l_k$形式编写的任何函数，其中$l_i$是文字。这种形式称为字面的析取。一些示例子句是$x_3+x_5+x_6$和$x_1+\overline{x_4}$。子句的大小是它包含的字面量的数量。有$3^n$个可能的条款和小于$\sum_{i=0}^k \frac{C}{}(2 n, i)$个大小为$k$或更小的条款。如果$f$是一个术语，那么(根据德摩根定律)$\bar{f}$就是一个条款，反之亦然。因此，条款和条款是彼此的双重性。在心理学实验中，单词的连词似乎比单词的断义更容易让人类学习。
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|DNF Functions
如果一个布尔函数可以写成项的析取形式，我们就说它是析取范式$(D N F)$。DNF中的一些例子是:$f=x_1 x_2+x_2 x_3 x_4$和$f=x_1 \overline{x_3}+\overline{x_2} \overline{x_3}+x_1 x_2 \overline{x_3}$。如果一个DNF表达式是$k$项的分离，则称为$k$项DNF表达式;如果其最大项的大小为$k$，则属于$k$ -DNF类。上面的例子分别是两期和三期表达式。这两个表达式都在3-DNF类中。函数的DNF表达式中的每一项都被称为隐含的，因为它“暗示”了该函数(如果该项的值为1，
机器学习入门(c)1996 Nils J. Nilsson也是如此)。版权所有。一般来说，如果$f$的值为1，而$t$的值为1，则项$t$是函数$f$的隐含值。如果从隐含式$t$中取出任意文字形成的术语$t^{\prime}$不再是$f$的隐含式，那么术语$t$就是$f$的主隐含式。隐含者不能被任何术语“分割”，仍然是隐含者。
因此，$x_2 \overline{x_3}$和$\overline{x_1} \overline{x_3}$都是$f=x_2 \overline{x_3}+\overline{x_1} \overline{x_3}+$$x_2 x_1 \overline{x_3}$的主要暗示，但$x_2 x_1 \overline{x_3}$不是。隐含式和素数隐含式之间的关系可以用布尔函数的立方体表示从几何上说明。例如，考虑函数$f=x_2 \overline{x_3}+\overline{x_1} \overline{x_3}+x_2 x_1 \overline{x_3}$。我们在图2.3中说明了这一点。请注意，图中的三个平面中的每一个都“切断”了一组值为1的顶点，但没有切断任何值为0的顶点。这些平面是用来隔离立方体某些低维次面的图形装置。其中两个分离一维边，第三个分离零维顶点。子表面上的每一组顶点对应于函数$f$的一个隐含项。因此，每个隐含面对应于某个维度的子面。一个$k$维的底面对应于一个$(n-k)$尺寸的隐含项。这个函数被写成隐含点的析取——对应于被所有平面截断的所有顶点的并集。几何上。隐含子面是素数当且仅当其对应的子面是包含其所有顶点且不包含值为0的其他顶点的最大维度子面。注意，$x_2 x_1 \overline{x_3}$项不是f的质数隐含式(在这种情况下，我们甚至不需要在函数中包含这一项，因为对应于$x_2 x_1 \overline{x_3}$的平面切断的顶点已经被对应于$x_2 \overline{x_3}$的平面切断了)。其他两个隐含式是素数，因为它们对应的子表面如果不包含值为0 .
的顶点就不能展开
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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。
