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 。
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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Fuzzify Crisp Sensor Values
Once system goals have been set, the next step is to determine the fuzzy input membership functions for each of the sensor inputs. The crisp sensor signals are provided by a series of input transducers. A input membership function is developed for each sensor as shown in Fig. 5.1. The input membership functions consist of a series of linguistic (word) variables. The span of the linguistic variables is defined by a trapezoid (or trap) function. Various forms of trap functions are illustrated in Fig. $5.2$ (Alves).
The specific trap functions are defined using the sensor profile. The crisp numerical output from the sensor is mapped to a specific linguistic variable. If the crisp numerical output from the sensor corresponds to two different linguistic variables, the linguistic variable with the smaller value is chosen.
Example: In the robot example, we use only two IR sensors to navigate through the maze. To allow the robot to detect obstacles directly in front, a front facing IR sensor is used. Also, a right facing IR sensor is used.
To design the input membership functions for the front and right IR sensor, the IR sensor profile is divided into three different zones: obstacle close, obstacle near, and obstacle far as shown in Fig. 5.3a. The IR sensor profile is used with the output sensor value to construct the input membership functions as shown in Fig. 5.3b. An input membership function is provided for both the front and right facing sensors.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Apply Rules
A set of rules of the form “IF (antecedent)-THEN (consequent)” are now developed to link input membership function linguistic variables to desired output membership function values. Specific rules are developed by considering different combinations of the input membership function linguistic variables to form the antecedent. Multiple input membership function linguistic variables may be linked using “AND” and “OR” logic connectives. For the “AND” connective, the minimum value of the input membership function linguistic variable is chosen. For the “OR” connective, the maximum value of the input membership function linguistic variable is chosen. The desired output (consequent) for a given combination of input variables is determined by an expert (you-the system designer). The output membership functions are determined by linking the output linguistic variables to desired crisp numerical values.
Example: In Fig. 5.3c, we have developed the output membership functions for the left and right motor. The crisp numerical output values range from 0 to 250 . These will serve as inputs to a pulse width modulation (PWM) function to control the left and right motor speed to render different turns.
To construct the rules, linking inputs to outputs, the combination of input linguistic variables for the right and front sensor are placed in a table. The desired output for each combination of inputs is then determined by an expert (you). For example, for the right sensor at “r_close” and the front sensor at “f_close,” the desired robot action is a left medium turn (“1_med”). This is accomplished by setting the left motor to slow (“l_slow”) and the right motor to medium (“r_med”). The resulting table is provided in Fig. 5.3d.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Fuzzify Crisp Sensor Values
一旦设定了系统目标，下一步就是确定每个传感器输入的模糊输入隶属函数。清晰的传感器信号由一系列输入传感器提供。如图 5.1 所示，为每个传感器开发了一个输入隶属函数。输入隶属函数由一系列语言（单词）变量组成。语言变量的跨度由梯形（或陷阱）函数定义。各种形式的陷阱函数如图 1 所示。5.2（阿尔维斯）。
使用传感器配置文件定义特定的陷阱功能。来自传感器的清晰数字输出被映射到特定的语言变量。如果传感器的清晰数字输出对应于两个不同的语言变量，则选择具有较小值的语言变量。
示例：在机器人示例中，我们仅使用两个红外传感器在迷宫中导航。为了让机器人直接检测前方的障碍物，使用了一个面向前方的红外传感器。此外，还使用了一个右向红外传感器。
为设计前后红外传感器的输入隶属函数，红外传感器配置文件分为三个不同的区域：障碍物近、障碍物近和障碍物远，如图 5.3a 所示。IR 传感器配置文件与输出传感器值一起用于构造输入隶属函数，如图 5.3b 所示。为前向和右向传感器提供输入隶属函数。
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Apply Rules
现在开发了一组形式为“IF（前提）-THEN（结果）”的规则，以将输入隶属函数语言变量链接到所需的输出隶属函数值。通过考虑输入隶属函数语言变量的不同组合来形成前因，制定了特定规则。可以使用“AND”和“OR”逻辑连接词来链接多个输入隶属函数语言变量。对于“AND”连接词，选择输入隶属函数语言变量的最小值。对于“OR”连接词，选择输入隶属函数语言变量的最大值。给定输入变量组合的所需输出（结果）由专家（您——系统设计者）确定。
示例：在图 5.3c 中，我们开发了左右电机的输出隶属函数。清晰的数字输出值范围从 0 到 250。这些将用作脉冲宽度调制 (PWM) 功能的输入，以控制左右电机速度以呈现不同的转弯。
为了构建规则，将输入链接到输出，右传感器和前传感器的输入语言变量的组合被放置在一个表中。然后由专家（您）确定每个输入组合的所需输出。例如，对于“r_close”处的右传感器和“f_close”处的前传感器，所需的机器人动作是左中转（“1_med”）。这是通过将左电机设置为慢速（“l_slow”）并将右电机设置为中速（“r_med”）来实现的。结果表在图 5.3d 中提供。
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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。