如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning COMP7703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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CS代写|机器学习代写Machine Learning代考|Empirical Error and Overfitting
In general, the proportion of incorrectly classified samples to the total number of samples is called error rate, that is, if $a$ out of $m$ samples are misclassified, then the error rate is $E=a / m$. Accordingly, $1-a / m$ is called accuracy, i.e., accuracy $=1-$ error rate. More generally, the difference between the output predicted by the learner and the groundtruth output is called error. The error calculated on the training set is called training error or empirical error, and the error calculated on the new samples is called generalization error. Clearly, we wish to have a learner with a small generalization error. However, since the details of the new samples are unknown dur- ing the training phase, we can only try to minimize the empirical ing the training phase, we can only try to minimize the empirical error in practice. Quite often, we obtain learners that perform error, that is, $100 \%$ accuracy. However, are they the learners we need? Unfortunately, such learners are not good in most cases.
The good learners we are looking for are those performing well on the new samples. Hence, good learners should learn general rules from the training examples such that the learned rules apply to all potential samples. However, when the learner learns the training examples “too well”, it is likely that some peculiarities of the training examples are taken as general properties that all potential samples will have, resulting in a reduction in generalization performance. In machine learning, this phenomenon is known as overfitting, and the opposite is known as underfitting, that is, the learner failed to learn the general properties of training examples. D Figure $2.1$ illustrates the difference between overfitting and underfitting.
CS代写|机器学习代写Machine Learning代考|Evaluation Methods
In general, we can evaluate the generalization error through testing experiments. To do so, we use a testing set to estimate the learner’s ability to classify the new samples, and use the testing error as an approximation to the generalization error. Generally, we assume that the testing samples are independent and identically sampled from the ground-truth sample distribution. Note that the testing set and the training set should be mutually exclusive as much as possible, that is, testing samples should avoid appearing in the training set or be used anyhow in the training process.
Why should testing samples avoid appearing in the training set? To understand this, let us consider the following scenario. Suppose we use the same set of ten questions for both the exercise and exam, then does the exam reflect students’ learning outcomes? The answer is “no” because some students can get good grades even if they only know how to solve those ten questions. Analogously, the generalization ability we wish the model to have is the same as we want students to study and master the knowledge. Accordingly, the training examples correspond to the exercises, and the testing samples correspond to the exam. Hence, the estimation could be too optimistic if the testing samples are already seen in the training process.
However, given the only data set of $m$ samples $D=\left{\left(\boldsymbol{x}_1, y_1\right)\right.$, $\left.\left(\boldsymbol{x}_2, y_2\right), \ldots,\left(\boldsymbol{x}_m, y_m\right)\right}$, how can we do both training and testing? The answer is to produce both a training set $S$ and a testing set $T$ from the data set $D$. We discuss a few commonly used methods as follows.
机器学习代写
CS代写|机器学习代写Machine Learning代考|经验误差和过拟合
一般来说，分类错误的样本占样本总数的比例称为错误率，即如果$m$个样本中有$a$个样本分类错误，则错误率为$E=a / m$。因此，$1-a / m$称为准确率，即准确率$=1-$错误率。更一般地说，学习者预测的输出和基础真理输出之间的差称为误差。在训练集上计算的误差称为训练误差或经验误差，在新样本上计算的误差称为泛化误差。显然，我们希望有一个泛化误差很小的学习者。然而，由于新样本的细节在训练阶段是未知的，我们只能尽量减少训练阶段的经验，我们只能尽量减少实践中的经验误差。通常，我们获得的学习者会犯错误，即$100 \%$准确性。然而，他们是我们需要的学习者吗?不幸的是，这样的学习者在大多数情况下并不好
我们寻找的优秀学习者是那些在新样本上表现良好的人。因此，优秀的学习者应该从训练示例中学习一般规则，以便学到的规则适用于所有潜在的样本。然而，当学习者对训练样例的学习“过好”时，很可能会将训练样例的某些特性视为所有潜在样本都具有的一般属性，从而导致泛化性能下降。在机器学习中，这种现象被称为过拟合，而与之相反的现象被称为欠拟合，即学习者未能学习到训练示例的一般属性。D图$2.1$说明了过拟合和欠拟合之间的区别
CS代写|机器学习代写Machine Learning代考|评价方法
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一般来说，我们可以通过测试实验来评估泛化误差。为此，我们使用测试集来估计学习者对新样本的分类能力，并使用测试误差作为泛化误差的近似值。一般来说，我们假设测试样本是独立的，从地面真实样本分布相同的样本。注意测试集和训练集应该尽可能互斥，即测试样本应该避免出现在训练集中或在训练过程中被任意使用
为什么测试样本应该避免出现在训练集中?为了理解这一点，让我们考虑以下场景。假设我们在练习和考试中使用相同的10道题，那么考试是否反映了学生的学习成果?答案是否定的，因为有些学生即使只知道如何解决这10道题也能取得好成绩。同理，我们希望模型具有的泛化能力与我们希望学生学习和掌握知识是一样的。因此，训练示例对应于练习，测试样本对应于考试。因此，如果在训练过程中已经看到测试样本，则估计可能过于乐观
然而，给定$m$样本$D=\left{\left(\boldsymbol{x}_1, y_1\right)\right.$, $\left.\left(\boldsymbol{x}_2, y_2\right), \ldots,\left(\boldsymbol{x}_m, y_m\right)\right}$的唯一数据集，我们如何能同时进行训练和测试?答案是从数据集$D$生成一个训练集$S$和一个测试集$T$。下面我们讨论一些常用的方法
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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。
