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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|Markov Models
Markov models are time series that have the Markov property:
$$
P\left(s_t \mid s_{t-1}, s_{n-2}, \ldots, s_1\right)=P\left(s_t \mid s_{t-1}\right)
$$
where $s_t$ is the state of the system at time $t$. Intuitively, this property says the probability of a state at time $t$ is competely determined by the system state at the previous time step. More generally, for any set $A$ of indices less than $t$ and set of indices $B$ greater than $t$ we have:
$$
P\left(s_t \mid\left{s_i\right}_{i \in A \cup B}\right)=P\left(s_t \mid s_{\max (A)}, s_{\min (B)}\right)
$$
which follows from the Markov property.
Another useful identity which also follows directly from the Markov property is:
$$
P\left(s_{t-1}, s_{t+1} \mid s_t\right)=P\left(s_{t-1} \mid s_t\right) P\left(s_{t+1} \mid s_t\right)
$$
Discrete Markov Models. A important example of Markov chains are discrete Markov models. Each state $s_t$ can take on one of a discrete set of states, and the probability of transitioning from one state to another is governed by a probability table for the whole sequence of states. More concretely, $s_t \in{1, \ldots, K}$ for some finite $K$ and, for all times $t, P\left(s_t=j \mid s_{t-1}=i\right)=A_{i j}$ where $A$ is parameter of the model that is a fixed matrix of valid probabilities (so that $A_{i j} \geq 0$ and $\sum_{j=1}^K A_{i j}=1$ ). To fully characterize the model, we also require a distribution over states for the first time-step: $P\left(s_1=i\right)=a_i$.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Hidden Markov Models
A Hidden Markov model (HMM) models a time-series of observations $\mathbf{y}{1: T}$ as being determined by a “hidden” discrete Markov chain $s{1: T}$. In particular, the measurement $\mathbf{y}_t$ is assumed to be determined by an “emission” distribution that depends on the hidden state at time $t: p\left(\mathbf{y}_t \mid s_t=i\right)$. The Markov chain is called “hidden” because we do not measure it, but must reason about it indirectly. Typically, $s_t$ encodes underlying structure of the time-series, where as the $\mathbf{y}_t$ correspond to the measurements that are actually observed. For example, in speech modeling applications, the measurements y might be the waveforms measured from a microphone, and the hidden states might be the corresponding word that the speaker is uttering. In language modeling, the measurements might be discrete words, and the hidden states their underlying parts of speech.
HMMs can be used for discrete or continuous data; in this course, we will focus solely on the continuous case, with Gaussian emission distributions.
The joint distribution over observed and hidden is:
$$
p\left(s_{1: T}, \mathbf{y}{1: T}\right)=p\left(\mathbf{y}{1: T} \mid s_{1: T}\right) P\left(s_{1: T}\right)
$$
where
$$
P\left(s_{1: T}\right)=P\left(s_1\right) \prod_{t=2}^T P\left(s_t \mid s_{t-1}\right)
$$
and
$$
P\left(\mathbf{y}{1: T} \mid s{1: T}\right)=\prod_{t=1}^T p\left(\mathbf{y}t \mid s_t\right) $$ The Gaussian model says: $$ p\left(\mathbf{y}_t \mid s_t=i\right)=\mathcal{N}\left(\mathbf{y}_t ; \boldsymbol{\mu}_i, \boldsymbol{\Sigma}_i\right) $$ for some mean and covariance parameters $\mu_i$ and $\Sigma_i$. In other words, each state $i$ has its own Gaussian with its own parameters. A complete HMM consists of the following parameters: $a, A, \boldsymbol{\mu}{1: K}$,and $\boldsymbol{\Sigma}{1: K}$. As a short-hand, we will denote these parameters by a variable $\theta=\left{a, A, \boldsymbol{\mu}{1: K}, \boldsymbol{\Sigma}{1: K}\right}$. Note that, if $A{i j}=a_j$ for all $i$, then this model is equivalent to a Mixtures-of-Gaussian model with mixing proportions given by the $a_i$ ‘s, since the distribution over states at any instant does not depend on the previous state.
In the remainder of this chapter, we will discuss algorithms for computing with HMMs.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|MARKOV MODELS
马尔可夫模型是具有马尔可夫属性的时间序列:
$$
P\left(s_t \mid s_{t-1}, s_{n-2}, \ldots, s_1\right)=P\left(s_t \mid s_{t-1}\right)
$$
在哪里 $s_t$ 是系统当时的状态 $t$. 直观地，这个属性表示某个时间状态的概率 $t$ 完全由前一时间步的系统状态决定。更一般地，对于任何集合 $A$ 指数小 于 $t$ 和一组索引 $B$ 比 ..更棒 $t$ 我们有:
这是从马尔可夫属性得出的。
另一个有用的恒等式也直接来自马尔可夫属性:
$$
P\left(s_{t-1}, s_{t+1} \mid s_t\right)=P\left(s_{t-1} \mid s_t\right) P\left(s_{t+1} \mid s_t\right)
$$
离散马尔可夫模型。马尔可夫链的一个重要例子是离散马尔可夫模型。每个州 $s_t$ 可以呈现一组离散状态中的一个，并且从一个状态转换到另一个 状态的概率由整个状态序列的概率表控制。更具体地说， $s_t \in 1, \ldots, K$ 对于一些有限的 $K$ 并且，永远 $t, P\left(s_t=j \mid s_{t-1}=i\right)=A_{i j}$ 在哪里 $A$ 是 模型的参数，它是有效概率的固定矩阵sothat $\$ A_{i j} \geq 0 \$ a n d \$ \sum_{j=1}^K A_{i j}=1 \$$. 为了充分表征模型，我们还需要第一个时间步的状态分布:
$$
P\left(s_1=i\right)=a_i \text {. }
$$
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|HIDDEN MARKOV MODELS
隐马尔可夫模型 $H M M$ 对观察的时间序列建模 $\mathbf{y} 1: T$ 由“隐藏的”离散马尔可夫链决定 $s 1: T$. 特别地，测量 $\mathbf{y}t$ 假设由取决于隐藏状态的“发射”分布 决定 $t: p\left(\mathbf{y}_t \mid s_t=i\right)$. 马尔可夫链被称为“隐藏的”，因为我们不测量它，但必须间接地推理它。通常， $s_t$ 编码时间序列的底层结构，其中 $\mathbf{y}_t$ 对应 于实际观察到的测量值。例如，在语音建模应用程序中，测量值 $y$ 可能是从麦克风侧量的波形，而隐藏状态可能是说话者正在说的相应词。在语 言建模中，测量值可能是离散的词，隐藏状态是它们的潜在词性。 HMM 可用于离散或连续数据；在本课程中，我们将只关注具有高斯发射分布的连续情况。 观察和隐藏的联合分布是: $$ p\left(s{1: T}, \mathbf{y} 1: T\right)=p\left(\mathbf{y} 1: T \mid s_{1: T}\right) P\left(s_{1: T}\right)
$$
在哪里
$$
P\left(s_{1: T}\right)=P\left(s_1\right) \prod_{t=2}^T P\left(s_t \mid s_{t-1}\right)
$$
和
$$
P(\mathbf{y} 1: T \mid s 1: T)=\prod_{t=1}^T p\left(\mathbf{y} t \mid s_t\right)
$$
高斯模型说:
$$
p\left(\mathbf{y}_t \mid s_t=i\right)=\mathcal{N}\left(\mathbf{y}_t ; \boldsymbol{\mu}_i, \boldsymbol{\Sigma}_i\right)
$$
对于一些均值和协方差参数 $\mu_i$ 和 $\Sigma_i$. 也就是说，每个州 $i$ 有自己的高斯和自己的参数。一个完整的 HMM 由以下参数组成: $a, A, \mu 1: K ，$ 和 ，则此模型等效于混合比例由下式给出的混合高斯模型 $a_i$ 的，因为在任何时刻状态的分布都不依赖于先前的状态。
在本章的其余部分，我们将讨论使用 HMM 进行计算的算法。
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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。
