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 。
机器学习Machine Learning代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。 最高质量的机器学习Machine Learning作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此机器学习Machine Learning作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。
avatest™帮您通过考试
avatest™的各个学科专家已帮了学生顺利通过达上千场考试。我们保证您快速准时完成各时长和类型的考试，包括in class、take home、online、proctor。写手整理各样的资源来或按照您学校的资料教您，创造模拟试题，提供所有的问题例子，以保证您在真实考试中取得的通过率是85%以上。如果您有即将到来的每周、季考、期中或期末考试，我们都能帮助您！
在不断发展的过程中，avatest™如今已经成长为论文代写，留学生作业代写服务行业的翘楚和国际领先的教育集团。全体成员以诚信为圆心，以专业为半径，以贴心的服务时刻陪伴着您， 用专业的力量帮助国外学子取得学业上的成功。
•最快12小时交付
•200+ 英语母语导师
•70分以下全额退款
想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。
我们在计算机Quantum computer代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的计算机Quantum computer代写服务。我们的专家在机器学习Machine Learning代写方面经验极为丰富，各种机器学习Machine Learning相关的作业也就用不着 说。
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Least Absolute Deviation Regression
Learning a linear predictor by minimizing the average squared error loss incurred on training data is not robust against the presence of outliers. This sensitivity to outliers is rooted in the properties of the squared error loss $(y-h(\mathbf{x}))^2$. Minimizing the average squared error forces the resulting predictor $\hat{y}$ to not be too far away from any datapoint. However, it might be useful to tolerate a large prediction error $y-h(\mathbf{x})$ for an unusual or exceptional data point that can be considered an outlier.
Replacing the squared loss with a different loss function can make the learning robust against outliers. One important example for such a “robustifying” loss function is the Huber loss [2]
$$
L((\mathbf{x}, y), h)= \begin{cases}(1 / 2)(y-h(\mathbf{x}))^2 & \text { for }|y-h(\mathbf{x})| \leq \varepsilon \ \varepsilon(|y-h(\mathbf{x})|-\varepsilon / 2) & \text { else. }\end{cases}
$$
Figure $3.3$ depicts the Huber loss as a function of the prediction error $y-h(\mathbf{x})$.
The Huber loss definition (3.9) contains a tuning parameter $\epsilon$. The value of this tuning parameter defines when a data point is considered as an outlier. Figure $3.4$ illustrates the role of this parameter as the width of a band around a hypothesis map. The prediction error of this hypothesis map for data points within this band are measured used squared error loss (2.8). For data points outside this band (outliers) we use instead the absolute value of the prediction error as the resulting loss.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|The Lasso
We will see in Chap. 6 that linear regression (see Sect. 3.1) typically requires a training set larger than the number of features used to characterized a data point. However, many important application domains generate data points with a number $n$ of features much higher than the number $m$ of available labeled data points in the training set. In this high-dimensional regime, where $m \ll n$, basic linear regression will not be able to learn useful weights $\mathbf{w}$ for a linear hypothesis.
Section $6.4$ shows that for $m \ll n$, linear regression will typically learn a hypothesis that perfectly predicts labels of data points in the training set but delivers poor predictions for data points outside the training set. This phenomenon is referred to as overfitting and poses a main challenge for ML applications in the high-dimensional regime.
Chapter 7 discusses basic regularization techniques that allow to prevent $\mathrm{ML}$ methods from overfitting. We can regularize linear regression by augmenting the squared error loss (2.8) of a hypothesis $h^{(\mathbf{w})}(\mathbf{x})=\mathbf{w}^T \mathbf{x}$ with an additional penalty term. This penalty term depends solely on the weights $\mathbf{w}$ and serves as an estimate for the increase of the average loss on data points outside the training set. Different ML methods are obtained from different choices for this penalty term. The least absolute shrinkage and selection operator (Lasso) is obtained from linear regression by replacing the squared error loss with the regularized loss
$$
L\left((\mathbf{x}, y), h^{(\mathbf{w})}\right)=\left(y-\mathbf{w}^T \mathbf{x}\right)^2+\lambda|\mathbf{w}|_1 .
$$
Here, the penalty term is given by the scaled norm $\lambda|\mathbf{w}|_1$. The value of $\lambda$ can be chosen based on some probabilistic model that interprets a data point as the realization of a random variable. The label of this random datapoint is related to its features via
$$
y=\overline{\mathbf{w}}^T \mathbf{x}+\varepsilon .
$$
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Least Absolute Deviation Regression
通过最小化训伡数据产生的平均平方误差损失来学习线性预则器对于异常值的存在并不稳健。这种对异常值的敏感性源于平方误差 损失的特性 $(y-h(\mathbf{x}))^2$. 最小化平均平方误差强制生成预则器 $y$ 不要离任何数据点太远。但是，容忍较大的预测误差可能是有用 的 $y-h(\mathbf{x})$ 对于可以被视为异常值的不寻常或异常数据点。
用不同的损失函数代替平方损失可以使学习对异常值具有鲁槥性。这种“强化”损失函数的一个重要示例是 Huber 损失 [2]
$$
L((\mathbf{x}, y), h)=\left{(1 / 2)(y-h(\mathbf{x}))^2 \quad \text { for }|y-h(\mathbf{x})| \leq \varepsilon \varepsilon(|y-h(\mathbf{x})|-\varepsilon / 2) \quad\right. \text { else. }
$$
数字 3.3将 Huber 损失描述为预恻䢔差的函数 $y-h(\mathbf{x})$.
Huber 损失定义 (3.9) 包含一个调整参数 $\epsilon$. 此调整参数的值定义了何时将数据点视为异常值。数字 $3.4$ 说明了该参数作为假设图周 围的带宽度的作用。该带内数据点的假设图的预恻误差使用平方淏差损失 (2.8) 进行测量。对于这个范围之外的数据点 (离群 值），我们使用预测误差的绝对值作为结果损失。
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|The Lasso
我们将在第 1 章中看到。6 线性回归（参见第 $3.1$ 节）通常需要比用于表征数据点的特征数量更大的训练集。然而，许多重要的应 用领域生成的数据点有一个数字 $n$ 特征的数量远高于数量 $m$ 训练集中可用的标记数据点。在这个高维体系中， $m \ll n$ ，基本的线 性回归将无法学习到有用的权重 $\mathbf{w}$ 对于线性假设。
部分6.4表明对于 $m \ll n$ ，线性回归通常会学习一个假设，该假设可以完美地预则训练集中数据点的标签，但对训练隹外的数据 点提供较差的预恻。这种现象被称为过度拟合，对高维领域的 ML 应用构成了主要挑战。
第 7 章讨论了基本的正则化技术，可以防止ML过拟合的方法。我们可以通过增加假设的平方误差损失 (2.8) 来规范线性回归 $h^{(\mathbf{w})}(\mathbf{x})=\mathbf{w}^T \mathbf{X}$ 附加处罚条款。该惩罚项仅取决于权重w并作为对训练集外数据点平均损失增加的估计。不同的 $\mathrm{ML}$ 方法是从这 个惩罚项的不同选择中获得的。通过将平方误差损失替换为正则化损失，从线性回归中获得最小绝对收縮和选择算子 (Lasso)
$$
L\left((\mathbf{x}, y), h^{(\mathbf{w})}\right)=\left(y-\mathbf{w}^T \mathbf{x}\right)^2+\lambda|\mathbf{w}|_1 .
$$
这里，惩罚项由帥放范数给出 $\lambda|\mathbf{w}|_1$. 的价值 $\lambda$ 可以基于一些概率模型来选择，该模型将数据点解释为随机変量的实现。这个随机 数据点的标签通过以下方式与其特征相关
$$
y=\overline{\mathbf{w}}^T \mathbf{x}+\varepsilon
$$
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。