如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning ENGG3300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|A simple problem
Figure 1 shows a $1 \mathrm{D}$ regression problem. The goal is to fit a $1 \mathrm{D}$ curve to a few points. Which curve is best to fit these points? There are infinitely many curves that fit the data, and, because the data might be noisy, we might not even want to fit the data precisely. Hence, machine learning requires that we make certain choices:
How do we parameterize the model we fit? For the example in Figure 1, how do we parameterize the curve; should we try to explain the data with a linear function, a quadratic, or a sinusoidal curve?
What criteria (e.g., objective function) do we use to judge the quality of the fit? For example, when fitting a curve to noisy data, it is common to measure the quality of the fit in terms of the squared error between the data we are given and the fitted curve. When minimizing the squared error, the resulting fit is usually called a least-squares estimate.
Some types of models and some model parameters can be very expensive to optimize well. How long are we willing to wait for a solution, or can we use approximations (or handtuning) instead?
Ideally we want to find a model that will provide useful predictions in future situations. That is, although we might learn a model from training data, we ultimately care about how well it works on future test data. When a model fits training data well, but performs poorly on test data, we say that the model has overfit the training data; i.e., the model has fit properties of the input that are not particularly relevant to the task at hand (e.g., Figures 1 (top row and bottom left)). Such properties are refered to as noise. When this happens we say that the model does not generalize well to the test data. Rather it produces predictions on the test data that are much less accurate than you might have hoped for given the fit to the training data.
Machine learning provides a wide selection of options by which to answer these questions, along with the vast experience of the community as to which methods tend to be successful on a particular class of data-set. Some more advanced methods provide ways of automating some of these choices, such as automatically selecting between alternative models, and there is some beautiful theory that assists in gaining a deeper understanding of learning. In practice, there is no single “silver bullet” for all learning. Using machine learning in practice requires that you make use of your own prior knowledge and experimentation to solve problems. But with the tools of machine learning, you can do amazing things!
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Linear Regression
We will start by considering linear regression in just 1 dimension. Here, our goal is to learn a mapping $y=f(x)$, where $x$ and $y$ are both real-valued scalars (i.e., $x \in \mathbb{R}, y \in \mathbb{R}$ ). We will take $f$ to be an linear function of the form:
$$
y=w x+b
$$
where $w$ is a weight and $b$ is a bias. These two scalars are the parameters of the model, which we would like to learn from training data. n particular, we wish to estimate $w$ and $b$ from the $N$ training pairs $\left{\left(x_i, y_i\right)\right}_{i=1}^N$. Then, once we have values for $w$ and $b$, we can compute the $y$ for a new $x$.
Given 2 data points (i.e., $\mathrm{N}=2$ ), we can exactly solve for the unknown slope $w$ and offset $b$. (How would you formulate this solution?) Unfortunately, this approach is extremely sensitive to noise in the training data measurements, so you cannot usually trust the resulting model. Instead, we can find much better models when the two parameters are estimated from larger data sets. When $N>2$ we will not be able to find unique parameter values for which $y_i=w x_i+b$ for all $i$, since we have many more constraints than parameters. The best we can hope for is to find the parameters that minimize the residual errors, i.e., $y_i-\left(w x_i+b\right)$.
The most commonly-used way to estimate the parameters is by least-squares regression. We define an energy function (a.k.a. objective function):
$$
E(w, b)=\sum_{i=1}^N\left(y_i-\left(w x_i+b\right)\right)^2
$$
To estimate $w$ and $b$, we solve for the $w$ and $b$ that minimize this objective function. This can be done by setting the derivatives to zero and solving.
$$
\frac{d E}{d b}=-2 \sum_i\left(y_i-\left(w x_i+b\right)\right)=0
$$
Solving for $b$ gives us the estimate:
$$
\begin{aligned}
b^* & =\frac{\sum_i y_i}{N}-w \frac{\sum_i x_i}{N} \
& =\bar{y}-w \bar{x}
\end{aligned}
$$
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|A simple problem
图 1 显示了一个 $1 D$ 回归问题。目标是适合一个 $1 \mathrm{D}$ 曲线到几个点。哪条曲线最适合这些点? 有无数条曲线可以拟合数据，而且由于 数据可能有噪声，我们甚至可能不想精确地拟合数据。因此，机器学习要求我们做出亰些选择:
我们如何参数化我们拟合的模型? 对于图1的例子，我们如何参数化曲线；我们应该尝试用线性函数、二次函数还是正弦曲线来解 释数据?
我们使用什么标准 (例如，目标函数) 来判断拟合的质量? 例如，在将曲线拟合到噪声数据时，通常根据给定数据与拟合曲线之间 的平方误差来衡量拟合质量。当最小化平方误差时，得到的拟合通常称为最小二乘估计。
某些类型的模型和某些模型参数的优化成本可能非常高。我们原意等待解抉方案多长时间，或者我们可以使用近似值（或手动调 整）代荴吗?
理想情况下，我们莃望找到一个可以在末来情况下提供有用预则的模型。也就是说，虽然我们可能从训纬数据中学习模型，但我们 最終关心的是它在末来恻试数据上的表现如何。当一个模型很地地拟合训练数据，但在侧试数据上表现不佳时，我们说该模型对训 练数据过度拟合; 即，模型具有输入的拟合属性，这些属性与手头的任务并不特别相关 (例如，图 1 (顶行和左下角))。这些特 性被称为噪声。当发生这种情况时，我们说模型不能即好地泛化到测试数据。相反，它对测试数据产生的预测准确度远低于您对训 练数据的拟合所希望的结果。
机器学习提供了广泛的选择来回答这些问题，以及社区关于哪些方法往往在特定类别的数据集上取得成功的丰富经验。一些更高级 的方法提供了自动化其中一些选择的方法，例如在坤代模型之间自动选择，并且有一些美丽的理论有助于更深入地理解学习。实际 上，没有适用于所有学习的单一“灵丹妙药”。在实践中使用机器学习需要您利用自己的先验知识和实验来解决问题。但是使用机器 学习工具，您可以做出惊人的事情!
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Linear Regression
我们将从仅考虑一维的线性回归开始。在这里，我们的目标是学习映射 $y=f(x)$ ，在哪里 $x$ 和 $y$ 都是实值标量 (即 $x \in \mathbb{R}, y \in \mathbb{R}$ ). 我们将采取 $f$ 是以下形式的线性函数:
$$
y=w x+b
$$
在哪里 $w$ 是重量和 $b$ 是一种偏见。这两个标量是模型的参数，我们希望从训练数据中学习。 $\mathrm{n}$ 特别地，我们希望估计 $w$ 和 $b$ 来自 $N$ 训 练对 left 缺少或无法识别的分隔符 . 然后，一旦我们有值 $w$ 和 $b$ ，我们可以计算 $y$ 对于一个新的 $x$.
给定 2 个数据点（即 $\mathrm{N}=2$ )，我们可以精确求解末知斜率 $w$ 和抵消 $b$ （你会如何制定这个解决方案?）不幸的是，这种方法对训 练数据测量中的噪声极其敏感，因此你通常不能信任生成的模型。相反，当从更大的数据集中估计这两个参数时，我们可以找到更 好的模型。什么时候 $N>2$ 我们将无法找到唯一的参数值 $y_i=w x_i+b$ 对所有人 $i$ ，因为我们有比参数更多的约束。我们所能期 望的最好结果是找到最小化残差的参数，即 $y_i-\left(w x_i+b\right)$.
最常用的参数估计方法是最小二乘回归。我们定义一个能量函数（又名目标函数）：
$$
E(w, b)=\sum_{i=1}^N\left(y_i-\left(w x_i+b\right)\right)^2
$$
估计 $w$ 和 $b$ ，我们解决了 $w$ 和 $b$ 最小化这个目标函数。这可以通过将导数设置为零并求解来完成。
$$
\frac{d E}{d b}=-2 \sum_i\left(y_i-\left(w x_i+b\right)\right)=0
$$
求解 $b$ 给我们估计:
$$
b^*=\frac{\sum_i y_i}{N}-w \frac{\sum_i x_i}{N} \quad=\bar{y}-w \bar{x}
$$
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。