如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning COMP4702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|The QMR network
In this section, we describe the PGM-D known as the quick medical reference or QMR network [Shw $+91]$. This is a model of infectious diseases and is shown (in simplified form) in Figure 4.1. (We omit the parameters for clarity, so we don’t use plate notation.) The QMR model is a bipartite graph structure, with hidden diseases (causes) at the top and visible symptoms or findings at the bottom. We can write the distribution as follows:
$$
p(\boldsymbol{z}, \boldsymbol{x})=\prod_{k=1}^K p\left(z_k\right) \prod_{d=1}^D p\left(x_d \mid \boldsymbol{x}_{\mathrm{pa}(d)}\right.
$$
where $z_k$ represents the $k^{\prime}$ ‘th disease and $x_d$ represents the $d^{\prime}$ th symptom. This model can be used inside an inference engine to compute the posterior probability of each disease given the observed symptoms, i.e., $p\left(z_k \mid \boldsymbol{x}_v\right)$, where $\boldsymbol{x}_v$ is the set of visible symptom nodes. (The symptoms which are not observed can be removed from the model, assuming they are missing at random (??), because they contribute nothing to the likelihood; this is called barren node removal.)
CS代写|机器学习代写Machine Learning代考|Genetic linkage analysis
PGM-D’s are widely used in statistical genetics. In this section, we discuss the problem of genetic linkage analysis, in which we try to infer which genes cause a given disease. We explain the method below.
4.1.2.1 Single locus
We start with a pedigree graph, which is a DAG that representing the relationship between parents and children, as shown in Figure 4.2(a). Next we construct the DGM. For each person (or animal) $i$ and location or locus $j$ along the genome, we create three nodes: the observed phenotype $P_{i j}$ (which can be a property such as blood type, or just a fragment of DNA that can be measured), and two hidden alleles (genes),$G_{i j}^m$ and $G_{i j}^p$, one inherited from $i$ ‘s mother (maternal allele) and the other from $i$ ‘s father (paternal allele). Together, the ordered pair $\mathbf{G}{i j}=\left(G{i j}^m, G_{i j}^p\right)$ constitutes $i$ ‘s hidden genotype at locus $j$.
机器学习代写
CS代写|机器学习代写Machine Learning代考| QMR网络
在本节中，我们描述被称为快速医疗参考或QMR网络的PGM-D [Shw $+91]$]。这是一个传染病模型，如图4.1所示(简化形式)。(为了清晰起见，我们省略了参数，所以我们不使用平板符号。)QMR模型为二部图结构，顶部为隐藏的疾病(原因)，底部为可见的症状或发现。我们可以将分布写成如下:
$$
p(\boldsymbol{z}, \boldsymbol{x})=\prod_{k=1}^K p\left(z_k\right) \prod_{d=1}^D p\left(x_d \mid \boldsymbol{x}_{\mathrm{pa}(d)}\right.
$$
其中$z_k$表示$k^{\prime}$的第一个疾病，$x_d$表示$d^{\prime}$的第一个症状。该模型可用于推理引擎内部，以给定观察到的症状计算每种疾病的后验概率，即$p\left(z_k \mid \boldsymbol{x}_v\right)$，其中$\boldsymbol{x}_v$是可见症状节点集。(未观察到的症状可以从模型中删除，假设它们是随机缺失的(??)，因为它们对可能性没有贡献;
CS代写|机器学习代写Machine Learning代考|遗传连锁分析
PGM-D广泛应用于统计遗传学。在本节中，我们讨论遗传连锁分析的问题，我们试图推断哪些基因导致给定的疾病。我们从谱系图开始，谱系图是表示父母和孩子之间关系的DAG，如图4.2(a)所示。接下来我们构建DGM。对于每个人(或动物)$i$和沿着基因组的位置或位点$j$，我们创建三个节点:观察到的表型$P_{i j}$(它可以是一个属性，如血类型，或只是一个可以测量的DNA片段)，和两个隐藏的等位基因(基因)$G_{i j}^m$和$G_{i j}^p$，一个遗传自$i$的母亲(母亲等位基因)，另一个来自$i$的父亲(父亲等位基因)。有序对$\mathbf{G}{i j}=\left(G{i j}^m, G_{i j}^p\right)$在位点$j$上构成了$i$的隐性基因型。
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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。