如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning COMP5318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|Bayesian Decision Theory
Bayesian decision theory is a fundamental decision-making approach under the probability framework. In an ideal situation when all relevant probabilities were known, Bayesian decision theory makes optimal classification decisions based on the probabilities and costs of misclassifications. In the following, we demonstrate the basic idea of Bayesian decision theory with multiclass classification.
Let us assume that there are $N$ distinct class labels, that is, $\mathcal{Y}=\left{c_1, c_2, \ldots, c_N\right}$. Let $\lambda_{i j}$ denote the cost of misclassifying a sample of class $c_j$ as class $c_i$. Then, we can use the posterior probability $P\left(c_i \mid \boldsymbol{x}\right)$ to calculate the expected loss of classifying a sample $\boldsymbol{x}$ as class $c_i$, that is, the conditional risk of the sample $x$
$$
R\left(c_i \mid \boldsymbol{x}\right)=\sum_{j=1}^N \lambda_{i j} P\left(c_j \mid \boldsymbol{x}\right)
$$
Our task is to find a decision rule $h: \mathcal{X} \mapsto \mathcal{Y}$ that minimizes the overall risk
$$
R(h)=\mathbb{E}_{\boldsymbol{x}}[R(h(\boldsymbol{x}) \mid \boldsymbol{x})] .
$$
The overall risk $R(h)$ is minimized when the conditional risk $R(h(\boldsymbol{x}) \mid \boldsymbol{x})$ of each sample $\boldsymbol{x}$ is minimized. This leads to the Bayes decision rule: to minimize the overall risk, classify each sample as the class that minimizes the conditional risk $R(c \mid \boldsymbol{x})$ :
$$
h^(\boldsymbol{x})=\underset{c \in \mathcal{Y}}{\arg \min } R(c \mid \boldsymbol{x}), $$ where $h^$ is called the Bayes optimal classifier, and its associated overall risk $R\left(h^\right)$ is called the Bayes risk. $1-R\left(h^\right)$ is the best performance that can be achieved by any classifiers, that is, the theoretically achievable upper bound of accuracy for any machine learning models.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Maximum Likelihood Estimation
A general strategy of estimating the class-conditional probability is to hypothesize a fixed form of probability distribution, and then estimate the distribution parameters using the training samples. To be specific, let $P(\boldsymbol{x} \mid c)$ denote class-conditional probability of class $c$, and suppose $P(\boldsymbol{x} \mid c)$ has a fixed form determined by a parameter vector $\boldsymbol{\theta}_c$. Then, the task is to estimate $\theta_c$ from a training set $D$. To be precise, we write $P(\boldsymbol{x} \mid c)$ as $P\left(\boldsymbol{x} \mid \boldsymbol{\theta}_c\right)$.
The training process of probabilistic models is the process of parameter estimation. There are two different ways of thinking about parameters. On the one hand, the Bayesian school thinks that the parameters are unobserved random variables following some distribution, and hence we can assume prior distributions for the parameters and estimate posterior distribution from observed data. On the other hand, the Frequentist school supports the view that parameters have fixed values though they are unknown, and hence they can be determined The remaining of this section discusses the Maximum LikeliThe remaining of this section discusses the Maximum Likelischool and is a classic method of estimating the probability distribution from samples.
Let $D_c$ denote the set of class $c$ samples in the training set $D$, and further suppose the samples are i.i.d. samples. Then, the likelihood of $D_c$ for a given parameter $\boldsymbol{\theta}c$ is $$ P\left(D_c \mid \boldsymbol{\theta}_c\right)=\prod{\boldsymbol{x} \in D_c} P\left(\boldsymbol{x} \mid \boldsymbol{\theta}_c\right)
$$
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Bayesian Decision Theory
贝叶斯决策理论是概率劻架下的一种基本决策方法。在已知所有相关概率的理想情况下，贝叶斯决策理论根据错误分类的概率和成 本做出最佳分类决策。下面，我们展示贝叶斯决策理论与多当分类的基本思想。
让我们假设有 $N$ 不同的类标签，即 left 的分隔符缺失或无法识别 让 $\lambda_{i j}$ 表示对类样本进行错误分类的成本 $c_j$ 作为类 $c_i$. 然后，我们可以使用后验概率 $P\left(c_i \mid \boldsymbol{x}\right)$ 计算样本分类的预期损失 $\boldsymbol{x}$ 作为类 $c_i$ ，即样本的条件风险 $x$
$$
R\left(c_i \mid \boldsymbol{x}\right)=\sum_{j=1}^N \lambda_{i j} P\left(c_j \mid \boldsymbol{x}\right)
$$
我们的任务是找到一个决策规则 $h: \mathcal{X} \mapsto \mathcal{Y}$ 最大限度地降低整体风险
$$
R(h)=\mathbb{E}_{\boldsymbol{x}}[R(h(\boldsymbol{x}) \mid \boldsymbol{x})] .
$$
总体风险 $R(h)$ 当条件风险最小化 $R(h(\boldsymbol{x}) \mid \boldsymbol{x})$ 每个样本的 $\boldsymbol{x}$ 被最小化。这导致了贝叶斯决策规则：为了最小化整体风险，将每个 样本分类为最小化条件风险的类别 $R(c \mid x)$ :
$$
\left.h^{(} \boldsymbol{x}\right)=\underset{c \in \mathcal{Y}}{\arg \min } R(c \mid \boldsymbol{x}),
$$
在郆里缺少上标或下标参数 $\quad$ 称为贝叶斯最优分类器，其相关的总体风险
缺少 \eft 或额外的 \right 称为贝叶斯风险。缺少 〈left 或额外的 〈right 是任何分类器可以达到的最佳性能，盳任 何机器学习模型理论上可达到的准确率上限。
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Maximum Likelihood Estimation
估计类条件概率的一般策略是假设固定形式的概率分布，然后使用训练样本估计分布参数。具体来说，让 $P(\boldsymbol{x} \mid c)$ 表示尖的尖条 件概率 $c$, 并假设 $P(\boldsymbol{x} \mid c)$ 具有由参数向量确定的固定形式 $\boldsymbol{\theta}_c$. 然后，任务是估计 $\theta_c$ 来自训练集 $D$. 准确地说，我们写 $P(\boldsymbol{x} \mid c)$ 作为 $P\left(\boldsymbol{x} \mid \boldsymbol{\theta}_c\right)$ 虽然末知但具有固定值，因此可以确定。本节剩余部分讨论最大似然本节剩余部分讨论最大似然学派，这是一个茎典的方法从样本 中估计概率分布。
让 $D_c$ 表示类的集合 $c$ 训练集中的样本 $D$ ，并进一步假设样本是独立同分布的样本。那么，概率 $D_c$ 对于给定的参数 $\boldsymbol{\theta} c$ 是
$$
P\left(D_c \mid \boldsymbol{\theta}_c\right)=\prod \boldsymbol{x} \in D_c P\left(\boldsymbol{x} \mid \boldsymbol{\theta}_c\right)
$$
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
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。