如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning CITS5508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|Labels
Besides its features, a data point might have a different kind of properties. These properties represent a higher-level fact or quantity of interest that is associated with the data point. We refer to such properties of a data point as its label (or “output” or “target”) and typically denote it by $y$ (if it is a single number) or by $\mathbf{y}$ (if it is a vector of different label values, such as in multi-label classification). We refer to the set of all possible label values of data points arising in a ML application is the label space $\mathcal{Y}$. In general, determining the label of a data point is more difficult (to automate) compared to determining its features. Many ML methods revolve around finding efficient ways to predict (estimate or approximate) the label of a data point based solely on its features.
As already mentioned, the distinction of data point properties into labels and features is blurry. Roughly speaking, labels are properties of datapoints that might only be determined with the help of human experts. For datapoints representing humans we could define its label $y$ as an indicator if the person has flu $(y=1)$ or not $(y=0)$. This label value can typically only be determined by a physician. However, in another application we might have enough resources to determine the flu status of any person of interest and could use it as a feature that characterizes a person.
Consider a datapoint that represents some hike, at the start of which the snapshot in Fig. $2.2$ has been taken. The features of this datapoint could be the red, green and blue (RGB) intensities of each pixel in the snapshot in Fig. 2.2. We stack these RGB values into a vector $\mathbf{x} \in \mathbb{R}^n$ whose length $n$ is three times the number of pixels in the image. The label $y$ associated with a datapoint (which represents a hike) could be the expected hiking time to reach the mountain in the snapshot. Alternatively, we could define the label $y$ as the water temperature of the lake visible in the snapshot.
Numeric Labels (Regression). For a given ML application, the label space $\mathcal{Y}$ contains all possible label values of data points. In general, the label space is not just a set of different elements but also equipped (algebraic or geometric) structure. To obtain efficient ML methods, we should exploit such structure. Maybe the most prominent example for such a structured label space are the real numbers $\mathcal{Y}=\mathbb{R}$. This label space is useful for ML applications involving data points with numeric labels that can be modelled by real numbers. ML methods that aim at predicting a numeric label are referred to as regression methods.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Scatterplot
Consider datapoints characterized by a single numeric feature $x$ and single numeric label $y$. To gain more insight into the relation between the features and label of a datapoint, it can be instructive to generate a scatterplot as shown in Fig. 1.2. A scatterplot depicts the datapoints $\mathbf{z}^{(i)}=\left(x^{(i)}, y^{(i)}\right)$ in a two-dimensional plane with the axes representing the values of feature $x$ and label $y$.
The visual inspection of a scatterplot might suggest potential relationships between feature $x$ (minimum daytime temperature) and label $y$ (maximum daytime temperature). From Fig. 1.2, it seems that there might be a relation between feature $x$ and label $y$ since data points with larger $x$ tend to have larger $y$. This makes sense since having a larger minimum daytime temperature typically implies also a larger maximum daytime temperature.
To construct a scatterplot for data points with more than two features we can use feature learning methods (see Chap. 9). These methods transform high-dimensional datapoints, having billions of raw features, to three or two new features. These new features can then be used as the coordinates of the datapoints in a scatterplot.
机器学习代写
计算机代写机器学习代写Machine Learning代考|Labels
除了它的特性，一个数据点可能有不同类型的属性。这些属性表示与数据点相关的更高级别的事实或感分趣的数量。我们将数据点 的此矢属性称为其标签 (或“输出”或“目标”)，通常将其表示为 $y$ (如果是单个数字) 或通过 $\mathbf{y}$ (如果是不同标签值的向量，比如在 多标签分类中）。我们将 $M L$ 应用程序中出现的数据点的所有可能标签值的集合称为标签空间 $\mathcal{Y}$. 通常，与确定其特征相比，确定 数据点的标签更难 (自动化)。许多 ML 方法都围绕着寻找有效的方法来预则（估计或近似）仅基于其特征的数据点的标签。
如前所述，数据点属性与标签和特征的区别是模楜的。粗略地说，标签是数据点的属性，只能在人类专家的邦助下确定。对于代表 人类的数据点，我们可以定义它的标签 $y$ 作为该人是否寿有流感的指标 $(y=1)$ 或不 $(y=0)$. 该标签值通常只能由医生确定。但 是，在另一个应用程序中，我们可能有足够的径源来确定任何感兴诹的人的流感状态，并可以将其用作表征一个人的特征。
考虑一个代表一些徒步旅行的数据点，在图 1 中的快照开始时。2.2被拿了。该数据点的特征可能是图 $2.2$ 中快照中每个像綁的红 表徒步旅行) 相关联的可能是快照中到达山峰的预期徒步旅行时间。或者，我们可以定义标签 $y$ 作为快照中可见的湖水温度。
数字标签 (回归) 。对于给定的 $\mathrm{ML}$ 应用程序，标签空间 $\mathcal{Y}$ 包含数据点的所有可能标签值。一般来说，标签空间不仅是一组不同的 元嫊，而且是配冒的 (代数或几何) 结构。为了获得有效的机器学习方法，我们应该利用这种结构。也许这种结构化标䗒空间最突 出的例子是实数 $\mathcal{Y}=\mathbb{R}$. 此标签空间对于涉及具有数字标签的数据点的 $M L$ 应用程序非常有用，这些数据点可以由实数建模。旨在 预则数字标签的机器学习方法称为回归方法。
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Scatterplot
考虑以单个数字特征为特征的数据点 $x$ 和单个数字标签 $y$. 为了更深入地了解数据点的特征和标签之间的关系，生成如图 $1.2$ 所示的 散点图可能是有益的。敖点图描绘了数据点 $\mathbf{z}^{(i)}=\left(x^{(i)}, y^{(i)}\right)$ 在二维平面中，轴表示特征值 $x$ 和标签 $y$.
散点图的视觉检育可能表明特征之间的潜在关系 $x$ (最低日间温度) 和标签 $y$ (白天最高温度)。从图 $1.2$ 看来，特征之间可能存在 关系 $x$ 和标签 $y$ 因为数据点较大 $x$ 往往有更大的 $y$. 这是有道理的，因为具有较大的最小白天温度通常也意味着较大的最大白天温 度。
要为具有两个以上特征的数据点构建散点图，我们可以使用特征学习方法 (参见第 9 章)。这些方法将具有数十亿原始特征的高 维数据点转换为三到两个新特征。然后可以将这些新特征用作散点图中数据点的坐标。
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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。