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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|CNF Functions
Disjunctive normal form has a dual: conjunctive normal form (CNF). A Boolean function is said to be in CNF if it can be written as a conjunction of clauses. An example in CNF is: $f=\left(x_1+x_2\right)\left(x_2+x_3+x_4\right)$. A CNF expression is called a $k$-clause CNF expression if it is a conjunction of $k$ clauses; it is in the class $k$-CNF if the size of its largest clause is $k$. The example is a 2-clause expression in 3-CNF. If $f$ is written in DNF, an
Introduction to Machine Learning @1996 Nils J. Nilsson. All rights reserved.
Rivest has proposed a class of Boolean functions called decision lists [Rivest, 1987]. A decision list is written as an ordered list of pairs:
$$
\begin{aligned}
& \left(t_q, v_q\right) \
& \left(t_{q-1}, v_{q-1}\right) \
& \ldots \
& \left(t_i, v_i\right) \
& \cdots \
& \left(t_2, v_2\right) \
& \left(T, v_1\right)
\end{aligned}
$$
where the $v_i$ are either 0 or 1 , the $t_i$ are terms in $\left(x_1, \ldots x_n\right)$, and $T$ is a term whose value is 1 (regardless of the values of the $x_i$ ). The value of a decision list is the value of $v_i$ for the first $t_i$ in the list that has value 1. (At least one $t_i$ will have value 1 , because the last one does; $v_1$ can be regarded as a default value of the decision list.) The decision list is of size $k$, if the size of the largest term in it is $k$. The class of decision lists of size $k$ or less is called $k$-D L.
An example decision list is:
$$
\begin{aligned}
& f= \
& \left(\overline{x_1} x_2, 1\right) \
& \left(\overline{x_1} \overline{x_2} x_3, 0\right) \
& \left.\overline{x_2} x_3, 1\right) \
& (1,0)
\end{aligned}
$$
$f$ has value 0 for $x_1=0, x_2=0$, and $x_3=1$. It has value 1 for $x_1=1$, $x_2=0$, and $x_3=1$. This function is in 3 -DL.
It has been show $n$ that the class $k$-DL is a strict superset of the union of $k$-D NF and $k$-C NF. There are $2^{O\left[n^k k \log (n)\right]}$ functions in $k$-D L [Rivest, 1987].
Interesting generalizations of decision lists use other Boolean functions in place of the terms, $t_i$. For example we might use linearly separable functions in place of the $t_i$
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Symmetric and Voting Functions
A Boolean function is called symmetric if it is invariant under permutations of the input variables. For example, any function that is dependent only on the number of input variables whose values are 1 is a symmetric function. The parity functions, which have value 1 depending on whether or not the number of input variables with value 1 is even or odd is a symmetric function. (The exclusive or function, illustrated in Fig. 2.1, is an odd-parity function of two dimensions. The or and and functions of two dimensions are also symmetric.)
An important subclass of the symmetric functions is the class of voting functions (also called $m$-of- $n$ functions). A $k$-voting function has value 1 if and only if $k$ or more of its $n$ inputs has value 1 . If $k=1$, a voting function is the same as an $n$-sized clause; if $k=n$, a voting function is the same as an $n$-sized term; if $k=(n+1) / 2$ for $n$ odd or $k=1+n / 2$ for $n$ even, we have the majority function.
The linearly separable functions are those that can be expressed as follows:
$$
f=\operatorname{thresh}\left(\sum_{i=1}^n w_i x_i, \theta\right)
$$
where $w_i, i=1, \ldots, n$, are real-valued numbers called weights, $\theta$ is a realvalued number called the threshold, and thresh $(\sigma, \theta)$ is 1 if $\sigma \geq \theta$ and 0 otherwise. (Note that the concept of linearly separable functions can be extended to non-Boolean inputs.) The $k$-voting functions are all members of the class of linearly separable functions in which the weights all have unit value and the threshold depends on $k$. Thus, terms and clauses are special cases of linearly separable functions.
A convenient way to write linearly separable functions uses vector notation:
$$
f=\operatorname{thresh}(\mathbf{X} \cdot \mathbf{W}, \theta)
$$
where $\mathbf{X}=\left(x_1, \ldots, x_n\right)$ is an $n$-dimensional vector of input variables, $\mathbf{W}=$ $\left(w_1, \ldots, w_n\right)$ is an $n$-dimensional vector of weight values, and $\mathbf{X} . \mathbf{W}$ is the dot (or inner) product of the two vectors. Input vectors for which $f$ has value 1 lie in a half-space on one side of (and on) a hyperplane whose orientation is normal to $\mathbf{W}$ and whose position with respect to the origin is determined by $\theta$. We saw an example of such a separating plane in Fig. 1.6. With this idea in mind, it is easy to see that two of the functions in Fig. 2.1 are linearly separable, while two are not. Also note that the terms in Figs. 2.3 and 2.4 are linearly separable functions as evidenced by the separating planes shown.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|CNF Functions
析取范式具有对偶:合取范式(CNF)。如果一个布尔函数可以写成子句的连接，那么它就被称为CNF。CNF中的一个例子是:$f=\left(x_1+x_2\right)\left(x_2+x_3+x_4\right)$。如果一个CNF表达式是$k$子句的连接，则称为$k$ -子句CNF表达式;如果最大子句的大小为$k$，则属于$k$ -CNF类。该示例是3-CNF中的2子句表达式。如果$f$是用DNF编写的，那么
机器学习简介@1996 Nils J. Nilsson。版权所有。Rivest提出了一类布尔函数，称为决策列表[Rivest, 1987]。决策列表被编写为对的有序列表:
$$
\begin{aligned}
& \left(t_q, v_q\right) \
& \left(t_{q-1}, v_{q-1}\right) \
& \ldots \
& \left(t_i, v_i\right) \
& \cdots \
& \left(t_2, v_2\right) \
& \left(T, v_1\right)
\end{aligned}
$$
其中$v_i$为0或1,$t_i$是$\left(x_1, \ldots x_n\right)$中的项，$T$是值为1的项(与$x_i$的值无关)。决策列表的值是列表中值为1的第一个$t_i$的值$v_i$。(至少有一个$t_i$的值是1，因为最后一个是;$v_1$可视为决策列表的默认值。)如果决策列表中最大项的大小为$k$，则该决策列表的大小为$k$。大小为$k$或更小的决策列表类称为$k$ -D l
一个示例决策列表为:
$$
\begin{aligned}
& f= \
& \left(\overline{x_1} x_2, 1\right) \
& \left(\overline{x_1} \overline{x_2} x_3, 0\right) \
& \left.\overline{x_2} x_3, 1\right) \
& (1,0)
\end{aligned}
$$
$f$对于$x_1=0, x_2=0$和$x_3=1$的值为0。对于$x_1=1$、$x_2=0$和$x_3=1$，其值为1。该函数为3 -DL格式。
已经证明$n$类$k$ -DL是$k$ -D NF和$k$ -C NF的并集的严格超集。在$k$ -D L中有$2^{O\left[n^k k \log (n)\right]}$函数[Rivest, 1987]。
决策列表的有趣泛化使用其他布尔函数代替术语，$t_i$。例如，我们可以使用线性可分函数来代替$t_i$
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Symmetric and Voting Functions
如果布尔函数在输入变量的排列下不变，则称为对称函数。例如，任何只依赖于值为1的输入变量的数量的函数都是对称函数。奇偶校验函数是一个对称函数，其值为1取决于值为1的输入变量的数量是偶数还是奇数。(图2.1所示的排他或函数是一个二维奇偶校验函数。二维的或和函数也是对称的。
对称函数的一个重要子类是投票函数类(也称为投票函数) $m$-of- $n$ 函数)。a $k$-voting函数值为1当且仅当 $k$ 或者更多的 $n$ 输入值为1。如果 $k=1$，投票函数与an相同 $n$-大小条款;如果 $k=n$，投票函数与an相同 $n$-大小的项;如果 $k=(n+1) / 2$ 为了 $n$ 奇数或 $k=1+n / 2$ 为了 $n$ 甚至，我们有多数函数。线性可分函数是那些可以表示为:
的函数$$
f=\operatorname{thresh}\left(\sum_{i=1}^n w_i x_i, \theta\right)
$$
where $w_i, i=1, \ldots, n$，是实数，称为权值， $\theta$ 重新估值的数字是否称为阈值和脱粒 $(\sigma, \theta)$ 等于1 $\sigma \geq \theta$ 否则为0。(注意，线性可分函数的概念可以扩展到非布尔输入。)该 $k$-投票函数是一类线性可分函数的所有成员，其中权重都具有单位值，阈值取决于 $k$． 因此，项和分句是线性可分函数的特殊情况。线性可分函数的一个方便的写法是使用向量表示法$$
f=\operatorname{thresh}(\mathbf{X} \cdot \mathbf{W}, \theta)
$$
where $\mathbf{X}=\left(x_1, \ldots, x_n\right)$ 是吗? $n$输入变量的-维向量， $\mathbf{W}=$ $\left(w_1, \ldots, w_n\right)$ 是吗? $n$权重值的-维向量，和 $\mathbf{X} . \mathbf{W}$ 是两个向量的点积(或内积)输入向量 $f$ 值1是否位于方向与之垂直的超平面的一侧(和上)的半空间中 $\mathbf{W}$ 它相对于原点的位置由 $\theta$． 我们在图1.6中看到了这样一个分离平面的例子。有了这个想法，很容易看出图2.1中的两个函数是直线的
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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。
