Posted on Categories:CS代写, Machine Learning, 机器学习, 计算机代写

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Slack Variables for Non-Separable Datasets

如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning 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|Slack Variables for Non-Separable Datasets

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Slack Variables for Non-Separable Datasets

Many datasets will not be linearly separable. As a result, there will be no way to satisfy all the constraints in Eqn. (463). One way to cope with such datasets and still learn useful classifiers is to loosen some of the constraints by introducing slack variables.

Slack variables are introduced to allow certain constraint to be violated. That is, certain training points will be allowed to be within the margin. We want the number of points within the margin to be as small as possible, and of course we want their penetration of the margin to be as small as possible. To this end, we introduce a slack variable $\xi_i$, one for each datapoint $i$. ( $\xi$ is the Greek letter xi, pronounced “ksi.”). The slack variable is introduced into the optmization problem in two ways. First, the slack variable $\xi_i$ dictates the degree to which the constraint on the $i$ th datapoint can be violated. Second, by adding the slack variable to the energy function we are aiming to simultaneously minimize the use of the slack variables.
Mathematically, the new optimization problem can be expressed as
$$
\min {\mathbf{w}, b, \xi{1: N}} \sum_i \xi_i+\lambda \frac{1}{2}|\mathbf{w}|^2
$$
such that, for all $i, y_i\left(\mathbf{w}^T \phi\left(\mathbf{x}_i\right)+b\right) \geq 1-\xi_i$ and $\xi_i \geq 0$
As discussed above, we aim to both maximize the margin and minimize violation of the margin constraints. This objective function is still a QP, and so can be optimized with a QP library. However, it does have a much larger number of optimization variables, namely, one $\xi$ must now be optimized for each datapoint. In practice, SVMs are normally optimized with special-purpose optimization procedures designed specifically for SVMs.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Loss Functions

In order to better understand the behavior of SVMs, and how they compare to other methods, we will analyze them in terms of their loss functions. ${ }^9$ In some cases, this loss function might come from the problem being solved: for example, we might pay a certain dollar amount if we incorrectly classify a vector, and the penalty for a false positive might be very different for the penalty for a false negative. The rewards and losses due to correct and incorrect classification depend on the particular problem being optimized. Here, we will simply attempt to minimize the total number of classification errors, using a penalty is called the 0-1 Loss:
$$
L_{0-1}(\mathbf{x}, y)= \begin{cases}1 & y f(\mathbf{x})<0 \\ 0 & \text { otherwise }\end{cases} $$ (Note that $y f(\mathbf{x})>0$ is the same as requiring that $y$ and $f(\mathbf{x})$ have the same sign.) This loss function says that we pay a penalty of 1 when we misclassify a new input, and a penalty of zero if we classify it correctly.

Ideally, we would choose the classifier to minimize the loss over the new test data that we are given; of course, we don’t know the true labels, and instead we optimize the following surrogate objective function over the training data:
$$
E(\mathbf{w})=\sum_i L\left(\mathbf{x}_i, y_i\right)+\lambda R(\mathbf{w})
$$

where $R(\mathbf{w})$ is a regularizer meant to prevent overfitting (and thus improve performance on future data). The basic assumption is that loss on the training set should correspond to loss on the test set. If we can get the classifier to have small loss on the training data, while also being smooth, then the loss we pay on new data ought to not be too big either. This optimization framework is equivalent to MAP estimation as discussed previousl ${ }^{10}$; however, here we are not at all concerned with probabilities. We only care about whether the classifier gets the right answers or not.

Unfortunately, optimizing a classifier for the 0-1 loss is very difficult: it is not differentiable everywhere, and, where it is differentiable, the gradient is zero everywhere. There are a set of algorithms called Perceptron Learning which attempt to do this; of these, the Voted Perceptron algorithm is considered one of the best. However, these methods are somewhat complex to analyze and we will not discuss them further. Instead, we will use other loss functions that approximate $0-1$ loss.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Slack Variables for Non-Separable Datasets

机器学习代写

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Slack Variables for Non-Separable Datasets

许多数据集将不是线性可分的。因此,将无法满足方程式中的所有约束。 (463)。处理此类数据集并仍然学 习有用分类器的一种方法是通过引入松弛变量来放松一些约束。
引入松弛变量以允许违反某些约束。也就是说,某些训练点将被允许在边界内。我们秚望margin内的点数越少 腊字母 xi,发音为“ksi”。) 松弛变量以两种方式引入到优化问题中。一、松弛变量 $\xi_i$ 决定了对约束的程度 $i$ th 数据点可能被违反。其次,通过将松弛变量添加到能量函数中,我们的目标是同时最大限度地减少松弛变量的 使用。
在数学上,新的优化问题可以表示为
$$
\min \mathbf{w}, b, \xi 1: N \sum_i \xi_i+\lambda \frac{1}{2}|\mathbf{w}|^2
$$
这样,对于所有 $i, y_i\left(\mathbf{w}^T \phi\left(\mathbf{x}_i\right)+b\right) \geq 1-\xi_i$ 和 $\xi_i \geq 0$
如上所述,我们的目标是最大化边际和最小化对边际约束的违反。该目标函数仍然是 QP,因此可以使用 QP 库 进行优化。然而,它确实有更多的优化变量,即一个 $\xi$ 现在必须针对每个数据点进行优化。在实践中,SVM 通 常使用专门为 SVM 设计的专用优化程序进行优化。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Loss Functions

为了更好地理解 SVM 的行为,以及它们与其他方法的比较,我们将根据它们的损失函数来分析它们。 ${ }^9$ 在某些 情况下,这种损失函数可能来自正在解决的问题:例如,如果我们错淏地对向量进行分类,我们可能会支付一 定的金额,而对假阳性的惩罚可能与对假阴性的惩罚大不相同. 由于正确和错误分类而导致的奖励和损失取决于 被优化的特定问题。在这里,我们将简单地尝试最小化分类错误的总数,使用称为 0-1 损失的惩罚:
$$
L_{0-1}(\mathbf{x}, y)=\left{\begin{array}{lc}
1 & y f(\mathbf{x})<0 \\ 0 & \text { otherwise } \end{array}\right. $$ (注意 $y f(\mathbf{x})>0$ 与要求相同 $y$ 和 $f(\mathbf{x})$ 具有相同的符号。) 这个损失函数表示当我们错误分类新输入时我们支 付 1 的惩罚,如果我们正确分类它则支付 0 的怎罚。
理想情况下,我们会选择分类器来最小化我们给定的新测试数据的损失;当然,我们不知道真正的标签,而是 我们在训练数据上优化以下替代目标函数:
$$
E(\mathbf{w})=\sum_i L\left(\mathbf{x}_i, y_i\right)+\lambda R(\mathbf{w})
$$
在哪里 $R(\mathbf{w})$ 是一个正则化器,旨在防止过度拟合 (从而提高末来数据的性能) 。基本假设是训练集上的损失 应该对应于测试集上的损失。如果我们能让分类器在训练数据上损失很小,同时又很平滑,那么我们在新数据 上付出的损失也应该不会太大。这个优化框架等同于之前讨论的 MAP 估计 ${ }^{10}$; 然而,在这里我们根本不关心概 率。我们只关心分类器是否得到正确答案。
不辛的是,针对 0-1 损失优化分类器非常困难: 它不是处处可微,而且在可微处,梯度处处为䨐。有一组称为 感知器学习的算法试图做到这一点;其中,Voted Perceptron 算法被认为是最好的算法之一。然而,这些方 法分析起来有些复杂,我们不会进一步讨论它们。相反,我们将使用其他近似的损失函数 $0-1$ 损失。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考

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。

Write a Reply or Comment

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注