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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Viterbi Algorithm

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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|Viterbi Algorithm

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Viterbi Algorithm

We begin by considering the problem of computing the most-likely sequence of states given a data set $\mathbf{y}{1: T}$ and a known HMM model. That is, we wish to compute $$ s{1: T}^*=\arg \max {s{1: T}} P\left(s_{1: T} \mid \theta, \mathbf{y}_{1: T}\right)
$$
The naive approach is to simply enumerate every possible state sequence and choose the one that maximizes the above conditional probability. Since there are $K^T$ possible state-sequences, this approach is clearly infeasible for sequences of more than a few steps.

Fortunately, we can take advantage of the Markov property to perform this computation much more efficiently. The Viterbi algorithm is a dynamic programming approach to finding the most likely sequence of states $s_{1: T}$ given $\theta$ and a sequence of observations $\mathbf{y}{1: T}$. We begin by defining the following quantity for each state and each time-step: $$ \delta_t(i) \equiv \max {s_{1: t-1}} p\left(s_{1: t-1}, s_t=i, \mathbf{y}_{1: t}\right)
$$

(Henceforth, we omit $\theta$ from these equations for brevity.) This quantity tells us the likelihood that the most-likely sequence up to time $t$ ends at state $i$, given the data up to time $t$. We will compute this quantity recursively. The base case is simply:
$$
\delta_1(i)=p\left(s_1=i, \mathbf{y}1\right)=p\left(\mathbf{y}_1 \mid s_1=i\right) P\left(s_1=i\right) $$ for all $i$. The recursive case is: $$ \begin{aligned} \delta_t(i) & =\max {s_{1: t-1}} p\left(s_{1: t-1}, s_t=i, \mathbf{y}{1: t}\right) \ & =\max {s_{1: t-2}, j} p\left(s_t=i \mid s_{t-1}=j\right) p\left(\mathbf{y}t \mid s_t=i\right) p\left(s{1: t-2}, s_{t-1}=j, \mathbf{y}{1: t-1}\right) \ & =p\left(\mathbf{y}_t \mid s_t=i\right) \max _j\left[p\left(s_t=i \mid s{t-1}=j\right) \max {s{1: t-2}} p\left(s_{1: t-2}, s_{t-1}=j, \mathbf{y}{1: t-1}\right)\right] \ & =p\left(\mathbf{y}_t \mid s_t=i\right) \max _j A{j i} \delta_{t-1}(j)
\end{aligned}
$$

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|The Forward-Backward Algorithm

We may be interested in computing quantities such as $p\left(\mathbf{y}{1: T} \mid \theta\right)$ or $P\left(s_t \mid \mathbf{y}{1: T}, \theta\right)$; these distributions are useful for learning and analyzing models. Again, the naive approach to computing these quantities involves summing over all possible sequences of hidden states, and thus is intractable to compute. The Forward-Backward Algorithm allows us to compute these quantities in polynomial time, using dynamic programming.
In the Forward Recursion, we compute:
$$
\alpha_t(i) \equiv p\left(\mathbf{y}_{1: t}, s_t=i\right)
$$
The base case is:
$$
\alpha_1(i)=p\left(\mathbf{y}_1 \mid s_1=i\right) p\left(s_1=i\right)
$$

and the recursive case is:
$$
\begin{aligned}
\alpha_t(i) & =\sum_j p\left(\mathbf{y}{1: t}, s_t=i, s{t-1}=j\right) \
& =\sum_j p\left(\mathbf{y}t \mid s_t=i\right) P\left(s_t=i \mid s{t-1}=j\right) p\left(\mathbf{y}{1: t-1}, s{t-1}=j\right) \
& =p\left(\mathbf{y}t \mid s_t=i\right) \sum{j=1}^K A_{j i} \alpha_{t-1}(j)
\end{aligned}
$$
Note that this is identical to the Viterbi algorithm, except that maximization over $j$ has been replaced by summation.
In the Backward Recursion we compute:
$$
\beta_t(i) \equiv p\left(\mathbf{y}{t+1: T} \mid s_t=i\right) $$ The base case is: $$ \beta_T(i)=1 $$ The recursive case is: $$ \beta_t(i)=\sum{j=1}^K A_{i j} p\left(\mathbf{y}{t+1} \mid s{t+1}=j\right) \beta_{t+1}(j)
$$
From these quantities, we can easily the following useful quantities.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Viterbi Algorithm

机器学习代写

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Viterbi Algorithm

我们首先考虑计算给定数据集的最可能状态序列的问题 $\mathrm{y} 1: T$ 和一个已知的 HMM 模型。也就是说,我们脪望计算
$$
s 1: T^*=\arg \max s 1: T P\left(s_{1: T} \mid \theta, \mathbf{y}{1: T}\right) $$ 天真的方法是简单地枚举每一个可能的状态序列,然后选择一个最大化上述条件概率的状态序列。既然有 $K^T$ 可能的状态序列,这 种方法对于多于几个步褧的序列显然是不可行的。 幸运的是,我们可以利用马尔可夫属性百有效地执行此计算。维特比算法是一种寻找最可能状态序列的动态规划方法 $s{1: T} T$ 给予 $\theta$ 和 一系列观倧 $\mathbf{y} 1: T$. 我们首先为每个状态和每个时间步定义以下数量:
$$
\delta_t(i) \equiv \max s_{1: t-1} p\left(s_{1: t-1}, s_t=i, \mathbf{y}{1: t}\right) $$ (从今以后,我们省略 $\theta$ 为简洁起见,从这些等式中得出。) 这个数量告诉我们最有可能的序列到时间的可能性 $t$ 结束于状态 $i$, 给定 时间的数据 $t$. 我们将递归地计算这个数量。基本情况很简单: $$ \delta_1(i)=p\left(s_1=i, \mathbf{y} 1\right)=p\left(\mathbf{y}_1 \mid s_1=i\right) P\left(s_1=i\right) $$ 对全部i. 達归情况是: $$ \delta_t(i)=\max s{1: t-1} p\left(s_{1: t-1}, s_t=i, \mathbf{y} 1: t\right) \quad=\max s_{1: t-2}, j p\left(s_t=i \mid s_{t-1}=j\right) p\left(\mathbf{y} t \mid s_t=i\right) p\left(s 1: t-2, s_{t-1}=j, \mathbf{y} 1: t-1\right)=p\left(\mathbf{y}_t \mid s_t=\right.
$$

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|The Forward-Backward Algorithm

我们可能对计算数量感兴趣,例如 $p(\mathbf{y} 1: T \mid \theta)$ 或者 $P\left(s_t \mid \mathbf{y} 1: T, \theta\right)$; 这些分布对于学习和分析模型很有用。同样,计算这 内计算这些量。
在前向遏帅,我们计算:
$$
\alpha_t(i) \equiv p\left(\mathbf{y}{1: t}, s_t=i\right) $$ 基本情况是: $$ \alpha_1(i)=p\left(\mathbf{y}_1 \mid s_1=i\right) p\left(s_1=i\right) $$ 递归情况是: $$ \alpha_t(i)=\sum_j p\left(\mathbf{y} 1: t, s_t=i, s t-1=j\right) \quad=\sum_j p\left(\mathbf{y} t \mid s_t=i\right) P\left(s_t=i \mid s t-1=j\right) p(\mathbf{y} 1: t-1, s t-1=j)=p\left(\mathbf{y} t \mid s_t=i\right) \sum j=1^K A_j $$ 请洼意,这与 Viterbi 算法相同,除了最大化j已被求和取代。 在反向遅帅,我们计算: $$ \beta_t(i) \equiv p\left(\mathbf{y} t+1: T \mid s_t=i\right) $$ 基本情况是: $$ \beta_T(i)=1 $$ 道归情况是: $$ \beta_t(i)=\sum j=1^K A{i j} p(\mathbf{y} t+1 \mid s t+1=j) \beta_{t+1}(j)
$$
从这些数量中,我们可以很容易地得出以下有用的数量。

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。

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