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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|Boolean Algebra
Many important ideas about learning of functions a re most easily presented using the special case of Boolean functions. There are several important subclasses of Boolean functions that are used as hypothesis classes for function learning. Therefore, we digress in this chapter to present a review of Boolean functions and their properties. (For a more thorough treatment see, for example, [Unger, 1989].)
A Boolean function, $f\left(x_1, x_2, \ldots, x_n\right)$ maps an $n$-tuple of $(0,1)$ values to ${0,1}$. Boolean algebra is a convenient notation for representing Boolean functions. Boolean algebra uses the connectives :, + , and – For example, the and function of two variables is written $x_1 \cdot x_2$. By convention, the connective, “.” is usually suppressed, and the and function is written $x_1 x_2$. $x_1 x_2$ has value 1 if and only if both $x_1$ and $x_2$ have value 1 ; if either $x_1$ or $x_2$ has value $0, x_1 x_2$ has value 0 . The (inclusive) or function of two variables is written $x_1+x_2 . x_1+x_2$ has value 1 if and only if either or both of $x_1$ or $x_2$ has value 1 ; if both $x_1$ and $x_2$ have value $0, x_1+x_2$ has value 0 . The complement or negation of a variable, $x$, is written $\bar{x}, \bar{x}$ has value 1 if and only if $x$ has value 0 ; if $x$ has value 1 has value $1, \bar{x}$ has value 0 .
These definitions are compactly given by the following rules for Boolean a lgebra:
$$
\begin{aligned}
& 1+1=1,1+0=1,0+0=0, \
& 1 \cdot 1=1,1 \cdot 0=0,0 \cdot 0=0, \text { and }
\end{aligned}
$$
$\overline{1}=0, \overline{0}=1$.
Sometimes the arguments and values of Boolean functions are expressed in terms of the constants $T$ (True) and $F$ (False) instead of 1 and 0 , respectively.
The connectives . and + are each commutative and associative. Thus, for example, $x_1\left(x_2 x_3\right)=\left(x_1 x_2\right) x_3$, and both can be written simply as $x_1 x_2 x_3$. Similarly for + .
A Boolean formula consisting of a single variable, such as $x_1$ is called an atom. One consisting of either a single variable or its complement, such as $\overline{x_1}$, is called a literal.
The operators a and + do not commute between themselves. Instead, we have DeMorgan’s laws (which can be verified by using the above definitions):
$\overline{x_1 x_2}=\overline{x_1}+\overline{x_2}$, and $\overline{x_1+x_2}=\overline{x_1} \overline{x_2}$.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Diagrammatic Representations
We saw in the last chapter that a Boolean function could be represented by labeling the vertices of a cube. For a function of $n$ variables, we would need an n-dimensional hypercube. In Fig. 2.1 we show some 2- and 3dimensional examples. Vertices having value 1 are labeled with a small square, and vertices having value 0 are labeled with a small circle.
Using the hypercube representations, it is easy to see how many Boolean functions of $n$ dimensions there are. A 3-dimensional cube has $2^3=8$ vertices, and each may be labeled in two different ways; thus there are $2^{\left(2^3\right)}=256$ different Boolean functions of 3 variables. In general, there are $2^{2^n}$ Boolean functions of $n$ variables.
We will be using 2- and 3-dimensional cubes later to provide some intuition about the properties of certain Boolean functions. Of course, we cannot visualize hypercubes (for $n>3$ ), and there are many surprising properties of higher dimensional spaces, so we must be careful in using intuitions gained in low dimensions. One diagrammatic technique for dimensions slightly higher than 3 is the Karnaugh map. A Karnaugh map is an array of values of a Boolean function in which the horizontal rows are indexed by the values of some of the variables and the vertical columns are indexed by the rest. The rows and columns are arranged in such a way that entries that are adjacent in the map correspond to vertices that are adjacent in the hypercube representation. We show an example of the 4-dimensional even parity function in Fig. 2.2. An even parity function is a Boolean function that has value 1 if there are an even number of its arguments that have value 1 ; otherwise it has value 0 . Note that all adjacent cells in the table correspond to inputs differing in only one component.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Boolean Algebra
关于学习函数的许多重要思想都可以用布尔函数的特殊情况最容易地表达出来。布尔函数有几个重要的子类，它们被用作函数学习的假设类。因此，我们在本章中偏离主题，介绍布尔函数及其性质的回顾。(要了解更详细的处理方法，请参见[Unger, 1989])
一个布尔函数，$f\left(x_1, x_2, \ldots, x_n\right)$将包含$(0,1)$值的$n$ -元组映射到${0,1}$。布尔代数是表示布尔函数的方便符号。布尔代数使用连接词:、+和-。例如，两个变量的和函数写成$x_1 \cdot x_2$。按照惯例，连接词“。”通常会被省略，而and函数则写为$x_1 x_2$。当且仅当$x_1$和$x_2$都为1时，$x_1 x_2$的值为1;如果$x_1$或$x_2$的值为$0, x_1 x_2$的值为0。两个变量的(含)或函数写成$x_1+x_2 . x_1+x_2$的值为1当且仅当$x_1$或$x_2$中的一个或两个的值为1;如果$x_1$和$x_2$的值都为0，则$0, x_1+x_2$的值为0。变量$x$的补充或否定写成$\bar{x}, \bar{x}$的值为1当且仅当$x$的值为0;如果$x$有值1就有值$1, \bar{x}$有值0
这些定义由布尔代数的以下规则紧凑地给出:
$$
\begin{aligned}
& 1+1=1,1+0=1,0+0=0, \
& 1 \cdot 1=1,1 \cdot 0=0,0 \cdot 0=0, \text { and }
\end{aligned}
$$
$\overline{1}=0, \overline{0}=1$ .
有时布尔函数的参数和值分别用常数$T$ (True)和$F$ (False)来表示，而不是分别用1和0。
连接词。和+都是交换结合律。因此，例如$x_1\left(x_2 x_3\right)=\left(x_1 x_2\right) x_3$，两者都可以简单地写成$x_1 x_2 x_3$。类似于+ .
由单个变量(如$x_1$)组成的布尔公式称为原子。由单个变量或其补充组成的变量，如$\overline{x_1}$，称为字面量。操作符a和+不能在它们之间交换。相反，我们有DeMorgan定律(可以通过使用上述定义来验证):
$\overline{x_1 x_2}=\overline{x_1}+\overline{x_2}$和$\overline{x_1+x_2}=\overline{x_1} \overline{x_2}$ .
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在上一章中，我们看到布尔函数可以通过标记立方体的顶点来表示。对于一个有n个变量的函数，我们需要一个n维的超立方体。在图2.1中，我们展示了一些二维和三维的例子。值为1的顶点用一个小正方形标记，值为0的顶点用一个小圆圈标记。
使用超立方体表示，很容易看到有多少个$n$维的布尔函数。一个三维立方体有$2^3=8$个顶点，每个顶点可以用两种不同的方式标记;因此有$2^{\左(2^3\右)}=256$个不同的3变量布尔函数。一般来说，有$n$变量的$2^{2^n}$布尔函数。
稍后我们将使用二维和三维立方体来提供一些关于某些布尔函数属性的直觉。当然，我们不能可视化超立方体(对于$n>3$)，并且高维空间有许多令人惊讶的性质，因此我们必须小心使用在低维中获得的直觉。一种略高于3维的图解技术是卡诺图。卡诺映射是布尔函数的值数组，其中水平行由一些变量的值索引，垂直列由其余变量索引。行和列的排列方式使得映射中相邻的条目对应于超立方体表示中相邻的顶点。我们在图2.2中展示了一个四维偶奇偶函数的例子。偶数奇偶校验函数是一个布尔函数，如果有偶数个参数值为1，则其值为1;否则它的值为0。注意，表中所有相邻的单元格对应的输入仅在一个组件中不同。
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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。
