如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning KIT315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|Wrapper Methods
Unlike filter methods, which do not consider the subsequent learners, wrapper methods directly use the performance of subsequent learners as the evaluation metric for feature subsets. In other words, wrapper methods aim to find the most useful feature subset “tailored” for the given learner.
Generally speaking, wrapper methods are usually better than filter methods in terms of the learner’s final performance since the feature selection is optimized for the given learner. However, wrapper methods are often much more computationally expensive since they train the learner multiple times during the feature selection.
Las Vegas Wrapper (LVW) (Liu and Setiono 1996) is a typical wrapper method. It searches feature subsets using a randomized strategy under the framework of the Las Vegas method, and the subsets are evaluated based on the final classification error. Pseudocode of LVW is given in $\boldsymbol{-}$ Algorithm 11.1.
Line 8 of $\boldsymbol{\square}$ Algorithm $11.1$ estimates the error of learner $\mathfrak{L}$ using cross-validation on the feature subset $A^{\prime}$. If the error of $A^{\prime}$ is smaller than the error of the current feature subset $A^*$, or their errors are comparable but the size of $A^{\prime}$ is smaller, then $A^{\prime}$ is set as the new optimal subset.
It is worth noting that each randomly generated subset is evaluated by training the learner one more time, which is computationally expensive. Hence, LVW introduces a parameter $T$ to limit the number of iterations. However, when the number of original features is large (i.e., $|A|$ is large), LVW may run for a long time if we set $T$ to a large number. In other words, LVW may not produce a solution if there is a constraint on the running time.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Embedded Methods and L1 Regularization
The feature selection process and the learner training process are clearly separated in both filter methods and wrapper methods. By contrast, embedded methods unify the feature selection process and the learner training process into a joint optimization process, that is, the features are automatically selected during the training.
Given a data set $D=\left{\left(\boldsymbol{x}1, y_1\right),\left(\boldsymbol{x}_2, y_2\right), \ldots,\left(\boldsymbol{x}_m, y_m\right)\right}$, where $\boldsymbol{x} \in \mathbb{R}^d$ and $y \in \mathbb{R}$. Taking a simple linear regression model as an example, suppose the squared error is used as the loss function, then the optimization objective is $$ \min {\mathbf{w}} \sum_{i=1}^m\left(y_i-\mathbf{w}^{\top} \boldsymbol{x}_i\right)^2
$$
Equation (11.5) can easily overfit the data when there is a large number of features but a small number of samples. To alleviate overfitting, we can introduce a regularization term to (11.5). If we use $\mathrm{L}2$ regularization, then we have $$ \min {\mathbf{w}} \sum_{i=1}^m\left(y_i-\mathbf{w}^{\top} \boldsymbol{x}_i\right)^2+\lambda|\mathbf{w}|_2^2 .
$$
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Wrapper Methods
与不考虑后续学习器的过滤器方法不同，包装器方法直接使用后续学习器的性能作为特征子集的评估指标。换句话说，包装器方法 旨在为给定的学习者找到“量身定制”的最有用的特征子集。
一般来说，包装器方法在学习器的最终性能方面通常优于过滤器方法，因为特征选择是针对给定的学习器进行优化的。然而，包装 方法的计算成本通常要高得多，因为它们在特征选择期间多次训练学习器。
Las Vegas Wrapper (LVW) (Liu and Setiono 1996) 是一种典型的包装方法。它在 Las Vegas 方法的框妿下使用随机策略搜 索特征子集，并根据最终的分类误差对子集进行评估。LVW 的伪代码在一算法 11.1。
第 8 行口算法 $11.1$ 估计学习器的误差 $\mathfrak{L}$ 对特征子集使用交叉验证 $A^{\prime}$. 如果错误 $A^{\prime}$ 小于当前特征子集的误差 $A^*$ ，或者它们的误差是 可比的，但大小 $A^{\prime}$ 更小，那 $\angle A^{\prime}$ 设置为新的最优子堆。
值得注意的是，每个随机生成的子集都是通过再训练一次学习器来评估的，这在计算上是昂贵的。因此，LVW引入了一个参数 $T$ 来限制迭代次数。然而，当原始特征的数量很大时（即， $|A|$ 很大），如果我们设置 LVW 可能会运行很账时间 $T$ 为大量。换句话 说，如果对运行时间有限制，LVW 可能不会产生解决方䝅。
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Embedded Methods and L1 Regularization
程统一为一个联合优化过程，即在训练过程中自动选择特征。
给定一个数据集 \eft 的分隔符缺失或无法识别，，在哪里 $\boldsymbol{x} \in \mathbb{R}^d$ 和 $y \in \mathbb{R}$. 以一个简单的线性回归模型为例， 假设使用平方误差作为损失函数，那么优化目标为
$$
\min \mathbf{w} \sum_{i=1}^m\left(y_i-\mathbf{w}^{\top} \boldsymbol{x}i\right)^2 $$ 等式 (11.5) 在特征数量较多但样本数量较少的情况下很容易过拟合。为了减斩过拟合，我们可以在 (11.5) 中引入一个正则化 项。如果我们使用L2正则化，那么我们有 $$ \min \mathbf{w} \sum{i=1}^m\left(y_i-\mathbf{w}^{\top} \boldsymbol{x}_i\right)^2+\lambda|\mathbf{w}|_2^2
$$
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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。