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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|Deep Learning
Another example of a hypothesis space uses a signal-flow representation of a hypothesis map $h: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}$. This signal-flow representation is referred to as artificial neural network. Figure $3.8$ depicts an example for a artificial neural network that is used to represent a (parameterized) hypothesis $h^{(\mathbf{w})}: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}$. A feature vector $\mathbf{x} \in \mathbb{R}^n$ is fed into the input units, each of which reads in one single feature $x_j \in \mathbb{R}$. The features $x_j$ are then multiplied with the weights $w_{j, j^{\prime}}$ associated with the link between the $j$ th input node (“neuron”) with the $j^{\prime}$ th node in the middle (hidden) layer. The output of the $j^{\prime}$-th node in the hidden layer is given by $s_{j^{\prime}}=g\left(\sum_{j=1}^n w_{j, j^{\prime}} x_j\right)$ with some (typically non-linear) activation function $f: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}$. The input argument to the activation function is the weighted combination $\sum_{j=1}^n w_{j, j^{\prime}} s_{j^{\prime}}$ of the outputs $s_j$ of the nodes in a previous layer. For the artificial neural network depicted in Fig. 3.11, the output of neuron $s_1$ is $f(z)$ with $z=w_{1,1} x_1+w_{1,2} x_2$.
Two popular choices for the activation function used within artificial neural networks are the sigmoid function $f(z)=\frac{1}{1+\exp (-z)}$ or the deep net $f(z)=\max {0, z}$. Artificial neural networks using many, say 10 , hidden layers, is often referred to as a deep net. ML methods using hypothesis spaces obtained from deep nets are known as deep learning methods [7].
Remarkably, using some simple non-linear activation function $f(z)$ as the building block for artificial neural networks allows us to represent an extremely large class of predictor maps $h^{(\mathbf{w})}: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}$. The hypothesis space generated by a given artificial neural network structure, i.e., the set of all predictor maps which can be implemented by a given artificial neural network and suitable weights $\mathbf{w}$, tends to be much larger than the hypothesis space (2.4) of linear predictors using weight vectors $\mathbf{w}$ of the same length [7, Chap. 6.4.1.]. It can be shown that an artificial neural network with only one single (but arbitrarily large) hidden layer can approximate any given map $h: \mathcal{X} \rightarrow \mathcal{Y}=\mathbb{R}$ to any desired accuracy [8]. However, a key insight which underlies many deep learning methods is that using several layers with few neurons, instead of one single layer containing many neurons, is computationally favourable [9].
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Maximum Likelihood
For many applications it is useful to model the observed datapoints $\mathbf{z}^{(i)}$, with $i=$ $1, \ldots, m$, as i.i.d. realizations of a random variable $\mathbf{z}$ with probability distribution $p(\mathbf{z} ; \mathbf{w})$. This probability distribution is parameterized in the sense of depending on a weight vector $\mathbf{w} \in \mathbb{R}^n$. A principled approach to estimating the vector $\mathbf{w}$ based on a set of i.i.d. realizations $\mathbf{z}^{(1)}, \ldots, \mathbf{z}^{(m)} \sim p(\mathbf{z} ; \mathbf{w})$ is maximum likelihood estimation [10].
Maximum likelihood estimation can be interpreted as an ML problem with a hypothesis space parameterized by the weight vector $\mathbf{w}$, i.e., each element $h^{(\mathbf{w})}$ of the hypothesis space $\mathcal{H}$ corresponds to one particular choice for the weight vector $\mathbf{w}$, and the loss function
$$
L\left(\mathbf{z}, h^{(\mathbf{w})}\right):=-\log p(\mathbf{z} ; \mathbf{w}) .
$$
A widely used choice for the probability distribution $p(\mathbf{z} ; \mathbf{w})$ is a multivariate normal (Gaussian) distribution with mean $\boldsymbol{\mu}$ and covariance matrix $\Sigma$, both of which constitute the weight vector $\mathbf{w}=(\boldsymbol{\mu}, \Sigma$ ) (we have to reshape the matrix $\Sigma$ suitably into a vector form). Given the i.i.d. realizations $\mathbf{z}^{(1)}, \ldots, \mathbf{z}^{(m)} \sim p(\mathbf{z} ; \mathbf{w})$, the maximum likelihood estimates $\hat{\boldsymbol{\mu}}, \widehat{\Sigma}$ of the mean vector and the covariance matrix are obtained via
$$
\hat{\boldsymbol{\mu}}, \widehat{\Sigma}=\underset{\boldsymbol{\mu} \in \mathbb{R}^n, \Sigma \in \mathbb{S}{+}^n}{\operatorname{argmin}}(1 / m) \sum{i=1}^m-\log p\left(\mathbf{z}^{(i)} ;(\boldsymbol{\mu}, \Sigma)\right) .
$$
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Deep Learning
假设空间的另一个示例使用假设图的信号流表示 $h: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}$. 这种信号流表标你为人工神经网络。数字 $3.8$ 描会了用于表示 (参 数化) 假设的人工神经网咯的示例 $h^{(\mathbf{w})}: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}$. 特征向量 $\mathbf{x} \in \mathbb{R}^n$ 被送入输入单元，每个输入单元读入一个特征 $x_j \in \mathbb{R}$. 特点 $x_j$ 然右乘以权重 $w_{j, j^{\prime}}$ 与之间的联系相关联第一个输入节点 (“神经元”) $j^{\prime}$ 中间 (隐藏) 层的第 th 个节点。的输出 $j^{\prime}$ 隐蔵层中的第
个节点由下式給出 $s_{j^{\prime}}=g\left(\sum_{j=1}^n w_{j, j^{\prime}} x_j\right)$ 具有一些 (通常是非线性的) 激活函数 $f: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}$. 激活函数的输入参数是加权组 合 $\sum_{j=1}^n w_{j, j^{\prime}} s_{j^{\prime}}$ 产出的 $s_j$ 上一层的节点。对于图 $3.11$ 中描述的人工神经网络，神经元的输出 $s_1$ 是 $f(z)$ 和 $z=w_{1,1} x_1+w_{1,2} x_2$.
人工神经网络中使用的激活函数的两种流行选择是 sigmoid 函数 $f(z)=\frac{1}{1+\exp (-z)}$ 或深网 $f(z)=\max 0, z$. 使用许多 (比如
值得注竟的是，使用一些简单的非线性激活函数 $f(z)$ 作为人工神经网络的构建块，我们可以表示非常大类的预则图 集合 $\mathbf{w}$, 往往比使用权重向量的线性预则变量的假设空间 (2.4) 大得多 $\mathbf{w}$ 相同长度 [7, Chap. 6.4.1.]。可以证明，只有一个 (但任 意大）隐藏层的人工神经网络可以逼近任何给定的地图 $h: \mathcal{X} \rightarrow \mathcal{Y}=\mathbb{R}$ 达到任何所需的精度 [8]。然而，许多深度学习方法背后 的一个关键见解是，使用具有少量神经元的多层，而不是包含许多神经元的单层，在计算上是有利的 [9]。
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对于许多应用程序，对观察到的数据点建模很有用 $\mathbf{z}^{(i)}$ ，和 $i=1, \ldots, m$ ，作为随饥变量的 $i i d$ 实现 $\mathbf{z}$ 嘅率分布 $p(\mathbf{z} ; \mathbf{w})$. 该既率 分布在取决于权重向量的意义上被渗数化 $\mathbf{w} \in \mathbb{R}^n$. 估计向量的原则侏方法w璐于一组 $i i d$ 实现 $\mathbf{z}^{(1)}, \ldots, \mathbf{z}^{(m)} \sim p(\mathbf{z} ; \mathbf{w})$ 是最大 似然估计[10]。
最大似然估计可以解释为具有由权重向量参数化的假设空间的 $M L$ 问题 $\mathbf{w}$ ，即每个元凊 $h^{(\mathbf{w})}$ 假设空间 $\mathcal{H}$ 对应于权重向量的一个特 定选择w和损失函数
$$
L\left(\mathbf{z}, h^{(\mathbf{w})}\right):=-\log p(\mathbf{z} ; \mathbf{w}) .
$$
广泛使用的概率分布选择 $p(\mathbf{z} ; \mathbf{w})$ 是具有均值的多元正态 (高斯) 分布 $\boldsymbol{\mu}$ 和协方差矩阵 $\Sigma$ ，两者构成权重向量 $\mathbf{w}=(\boldsymbol{\mu}, \Sigma$ ) (我们 必颃重塑矩阵 $\Sigma$ 适当地转换成矢量形江)。鉴于 iid 实现 $\mathbf{z}^{(1)}, \ldots, \mathbf{z}^{(m)} \sim p(\mathbf{z} ; \mathbf{w})$, 最大似然估计 $\hat{\boldsymbol{\mu}}, \widehat{\Sigma}$ 均值向量和协方差矩阵通 过以下方式获得
$$
\hat{\boldsymbol{\mu}}, \widehat{\Sigma}=\underset{\boldsymbol{\mu} \in \mathbb{R}^n, \Sigma \in \mathrm{S}_{+}{ }^n}{\operatorname{argmin}}(1 / m) \sum i=1^m-\log p\left(\mathbf{z}^{(i)} ;(\boldsymbol{\mu}, \Sigma)\right)
$$
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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。