如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning COMP5318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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机器学习代考_Machine Learning代考_Generative Models for Regression
If generative models are used for a regression problem, as in Figure 10.6, the output $y$ is continuous (assuming $\mathbf{x} \in \mathbb{R}^d$ and $y \in \mathbb{R}$ ). Similar to previously, both $\mathbf{x}$ and $y$ are random variables, and we assume their joint distribution is given as $p(\mathbf{x}, y)$. As in a standard regression problem, if we have observed an input sample as $\mathbf{x}_0$, we try to make the best estimate for the corresponding output $y$.
Again, Bayesian decision theory suggests that the best decision rule for this regression problem is to use the following conditional mean:
$$
g^*\left(\mathbf{x}_0\right)=\mathbb{E}\left(y \mid \mathbf{x}_0\right)=\int_y y \cdot p\left(y \mid \mathbf{x}_0\right) d y .
$$
Also, we have the following theorem to justify the optimality of using this conditional mean for regression:
Proof:
Because we use the square loss function (i.e., $\left.l\left(y, y^{\prime}\right)=\left(y-y^{\prime}\right)^2\right)$ for any regression problem, the expected risk of any rule $\mathbf{x} \rightarrow g(\mathbf{x}) \in \mathbb{R}$ :
$$
\begin{aligned}
&R(g)=\mathbb{E}{p(\mathbf{x}, y)}[l(y, g(\mathbf{x}))] \ &=\int{\mathbf{x}} \int_y(y-g(\mathbf{x}))^2 p(\mathbf{x}, y) d \mathbf{x} d y \
&=\int_{\mathbf{x}} \underbrace{\left[\int_y(y-g(\mathbf{x}))^2 p(y \mid \mathbf{x}) d y\right]}_{Q(g \mid \mathbf{x})} p(\mathbf{x}) d \mathbf{x} . \
&
\end{aligned}
$$
机器学习代考_Machine Learning代考_3 Statistical Data Modelin
As we have learned from Bayesian decision theory, as long as the true joint distribution $p(\mathbf{x}, y)$ is given, the optimal decision rule only depends on the conditional distribution, which can be easily derived from the given joint distribution. However, in any practical situation, the true joint distribution $p(\mathbf{x}, y)$ is never known to us. Normally, we do not even know the functional form of the true distribution, not to mention the true distribution itself. Therefore, the optimal Bayes decision rule is not feasible in practice. In this section, we will explore how to make the best possible decision under realistic scenarios where we do not have access to the true joint distribution of the input and output random variables. Afterward, we will consider pattern classification as an example to explain the approach, but the idea can be easily extended to other machine learning problems.
In practice, we usually have no idea of the true joint distribution $p(\mathbf{x}, y)$, but it is possible for us to collect some training samples out of this unknown distribution. Let us denote all training samples as
$$
D_N=\left{\left(\mathbf{x}_1, y_1\right),\left(\mathbf{x}_2, y_2\right), \cdots,\left(\mathbf{x}_N, y_N\right)\right},
$$
each of which is a random sample drawn from this unknown distribution, that is, $\left(\mathbf{x}_i, y_i\right) \sim p(\mathbf{x}, y)(\forall i=1,2, \cdots, N)$. In practice, the key question we are facing is not how to construct the optimal decision based on the unknown joint distribution but how to make the best decision based on the finite set of training samples that are assumed to be randomly drawn from this distribution. The common approach is called statistical data modeling. In other words, we first choose some parametric probabilistic models to approximate the unknown true distribution, and then we estimate all associated parameters using the collected training samples. Once this is done, we substitute the estimated statistical models into the optimal MAP decision rule as if it were the true data distribution, which results in the socalled plug-in MAP decision rule [80, 81, 104]. As illustrated in Figure 10.7, the unknown data distributions are first approximated by some simpler probabilistic models (shown in red), and then the plug-in MAP decision rule is derived by substituting these estimated probabilistic models into the optimal Bayes decision rule. These probabilistic models are also called generative models or statistical models under this context. Hereafter, this book will use these three terms interchangeably, and all of them represent the parametric probabilistic models chosen to approximate the unknown true data distributions.
机器学习代写
机器学习代考_MACHINE LEARNING代考_GENERATIVE MODELS FOR REGRESSION
如果生成模型用于回归问题，如图 10.6 所示，输出 $y$ 是连续的assuming $\$ \mathbf{x} \in \mathbb{R}^d \$ a n d \$ y \in \mathbb{R} \$$. 与之前类似，两者 $\mathbf{x}$ 和 $y$ 是随机变量，我们假设它们的联合分布为 $p(\mathbf{x}, y)$. 与标准回归问题一样，如果我们观䕓到一个输入样本 $\mathbf{x}_0$ ，我们尝试对相应的输出做出最佳估计 $y$.
同样，贝叶斯决策理论表明，此回归问题的最佳决策规则是使用以下条件均值:
$$
g^*\left(\mathbf{x}_0\right)=\mathbb{E}\left(y \mid \mathbf{x}_0\right)=\int_y y \cdot p\left(y \mid \mathbf{x}_0\right) d y .
$$
此外，我们有以下定理来证明使用此条件均值进行回归的最优性:
证明：
机器学习代考_MACHINE LEARNING代考_3 STATISTICAL DATA MODELIN
正如我们从贝叶斯决策理论中了解到的那样，只要真正的联合分布 $p(\mathbf{x}, y)$ 给定，最优决策规则仅取决于条件分布，这可以很容易地从给定的联合分布中导出。然 而，在任何实际情况下，真正的联合分布 $p(\mathbf{x}, y)$ 我们永远不知道。通常，我们甚至不知道真实分布的函数形式，更不用说真实分布本身了。因此，最优贝叶斯决 策规则在实践中是不可行的。在本节中，我们将探讨如何在无法访问输入和输出随机变量的真实联合分布的现实场景下做出最佳决策。之后，我们将以模式分粂为 例来解释该方法，但这个想法可以很容易地扩展到其他机器学习问题。
在实践中，我们通常不知道真正的联合分布 $p(\mathbf{x}, y)$ ，但我们有可能从这个末知分布中收集一些训练样本。让我们将所有训练样本表示为
其中每一个都是从这个末知分布中抽取的随机样本，即 $\left(\mathbf{x}_i, y_i\right) \sim p(\mathbf{x}, y)(\forall i=1,2, \cdots, N)$. 在实践中，我们面临的关键问题不是如何根据末知的联合分布构造最 优决策，而是如何根据假定从该分布中随机抽取的有限训练样本集做出最佳决策。通用方法称为统计数据建模。换句话说，我们首先选择一些㕕数概率模型来逼近 末知的真实分布，然后我们使用收集到的训练样本估计所有相关参数。一旦完成，我们将估计的统计模型代入最优 MAP 决策规则，就好像它是真实的数据分布一 样，这导致所谓的揷件 MAP 决策规则
$$
80,81,104
$$
.如图 $10.7$ 所示，末知数据分布首先通过一些更简单的概率模型进行近似 showninred，然后将这些估计的概率模型代入最优贝叶斯决策规则，推导出揷件MAP决 策规则。在这种情况下，这些概率模型也称为生成模型或统计模型。此后，本书将交替使用这三个术语，它们都代表为近似末知真实数据分布而选择的参数概率模 型。
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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。
