如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning 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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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Overfitting in Regression
Overfitting happens when a trained model fits very well to the training data, but the trained model does not do so well when used for prediction on data that were not used for training. Overfitting may take place if there are coincidental or accidental patterns in the training data. Such accidental patterns could arise due to the presence of noise in the data, or because the size of the training dataset is small, or can happen just randomly. This can happen in regression because the sample used to obtain the fit could be small or may have linearities or other relationships that would not occur in a bigger dataset. Incidental patterns that occur in the training data are unlikely to occur in general, i.e., in previously unseen data, on which the trained model may be used.
One of the main purposes of a machine learning algorithm is to be able to generalize, i.e., look past such accidental or random local patterns and be able to perform well with previously unseen data. In the case of regression, it would mean that we would like to be able to predict well the value of the dependent variable for previously unseen examples after obtaining a model trained on a dataset. A regressor that fits very well to the data, i.e., has very low sum of squared errors, may in fact, be a bad generalizer; we say that such a regressor has overfit the data. If a regressor fits very well to the data, it means that if there are errors in the data, it fits well to the error as well. A regressor that does not fit at all well to the data, i.e., has very high sum of squared errors, is also bad; we say that such a regressor underfits the data. The goal in machine learning, and regression in particular, is to neither underfit nor overfit.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Reducing Overfitting in Regression: Regularization
We want to reduce overfitting in regression so that it is able to reduce the effects of noise and generalize well. There are several approaches to reduce overfitting. Common methods include fitting splines and use what is called regularization. We will discuss a few regularization methods in this section.
When we obtain a fitted function using ordinary least squares linear regression, if the number of independent variables is small, the coefficients are easily understood and as a result, the fit is easy to interpret. However, if we have many independent variables, and an independent variable is linearly related strongly to another independent variable, these variables both may still occur in the fitted equation, making it unnecessarily complex. Even if a predictor is unrelated to the dependent variable, the corresponding coefficient may not be zero.
Thus, a preferred solution to the regression problem may be that we want to fit a linear (or maybe, even higher order) function, but dampen the sizes of the coefficients in a controlled manner, so that the fit itself may be controlled as desired. Such methods are called shrinkage methods. Shrinkage methods suppress the values of the coefficients, preventing the fitted equation from overfitting to the training dataset, i.e., providing stability to the predictions. Some shrinkage methods can also reduce certain coefficients to zero, performing a type of feature reduction or selection. In other words, such a regression method may remove features that do not affect the dependent variable strongly or do so only incidentally, i.e., in this training dataset only. It is also possible that if there are two features that are related to each other, it obtains the relationship more accurately, possibly by removing one of them from consideration, by amalgamating the effect of the two into one.
We discuss three methods of shrinkage regression here: Ridge regression, Lasso regression and Elastic Net regression.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|OVERFITTING IN REGRESSION
当经过训练的模型非常适合训练数据时，就会发生过度拟合，但经过训练的模型在用于预测未用于训练的数据时表现不佳。如果训练数据中存在巧合或意外模式，则可能会发生过度拟合。这种意外模式可能是由于数据中存在噪声，或者是因为训练数据集的大小很小，或者只是随机发生。这可能发生在回归中，因为用于获得拟合的样本可能很小，或者可能具有线性或其他关系，而这些关系不会出现在更大的数据集中。训练数据中出现的偶然模式一般不太可能出现，即，在以前未见过的数据中，可以在其上使用训练模型。
机器学习算法的主要目的之一是能够概括，即，看过去这种偶然或随机的局部模式，并能够很好地处理以前看不见的数据。在回归的情况下，这意味着我们希望能够在获得在数据集上训练的模型后，能够很好地预测以前看不见的示例的因变量值。一个非常适合数据的回归器，即误差平方和非常低，实际上可能是一个糟糕的泛化器；我们说这样的回归器过度拟合了数据。如果回归量非常适合数据，则意味着如果数据中存在错误，它也能很好地适应错误。与数据完全不吻合的回归量，即误差平方和非常高，也是不好的；我们说这样的回归量不适合数据。
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|REDUCING OVERFITTING IN REGRESSION: REGULARIZATION
我们希望减少回归中的过度拟合，以便它能够减少噪声的影响并很好地泛化。有几种方法可以减少过度拟合。常见的方法包括拟合样条和使用所谓的正则化。我们将在本节中讨论一些正则化方法。
当我们使用普通最小二乘线性回归获得拟合函数时，如果自变量的数量很少，则系数很容易理解，因此拟合也很容易解释。然而，如果我们有很多自变量，并且一个自变量与另一个自变量线性相关性很强，那么这些变量仍然可能同时出现在拟合方程中，使方程变得不必要地复杂。即使预测变量与因变量无关，相应的系数也可能不为零。
因此，回归问题的首选解决方案可能是我们想要拟合线性
函数，但以受控方式抑制系数的大小，以便可以根据需要控制拟合本身。这种方法称为收缩法。收缩方法抑制系数的值，防止拟合方程过度拟合训练数据集，即为预测提供稳定性。一些收缩方法也可以将某些系数减少到零，执行一种特征减少或选择。换句话说，这种回归方法可能会删除不会强烈影响因变量或只是偶然这样做的特征，即仅在该训练数据集中。如果有两个相互关联的特征，它也有可能更准确地获得关系，可能通过从考虑中删除其中一个，
我们在这里讨论收缩回归的三种方法：Ridge 回归、Lasso 回归和 Elastic Net 回归。
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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。
