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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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Machine learning is a field of study that is making large impacts on the world awash with data. However, let us first briefly introduce the term learning in the context of humans before delving into machine learning, the topic of this book. There are many definitions of learning although we present just a couple. Brown, Roediger and McDaniel define learning as [5]
acquiring knowledge and skills and having them readily available from memory so you can make sense of future problems and opportunities.
According to this definition, the process of learning involves acquiring new knowledge or skills and creating representation for them in human memory. Availability in memory makes the new knowledge readily accessible for future use by an agent. As more new knowledge elements or skills are learned, the corresponding representations are stored and indexed for quick retrieval and use.
Another definition of learning by Gross states that [27]
learning is the act of acquiring new, or modifying and reinforcing existing knowledge, behaviors, skills, values, or preferences which may lead to a potential change in synthesizing information, depth or the knowledge, attitude or behavior relative to the type and range of experience.
This definition extends the previous one by referring to modification of existing representations. It also extends the target of what is learned to add values and preferences, besides knowledge and skills. It also adds that “to make sense of future problems and opportunities”, the process of learning must synthesize what is learned with what is already known, and presumably this happens in memory.

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Machine learning pertains to learning by machines or computers instead of by humans. In general, the concept of learning is the same whether the learner is human or machine. Although machine learning can potentially be general, the current state of the art in machine learning is usually limited to dealing with single individual problems. For example, in computer vision, there is great emphasis on image classification-where a program learns how to recognize the type of an object-e.g., whether a nicely taken and centered photographic image is that of a dog or a cat or a car. While being able to tell the type of an object is an important skill to have, it is difficult to claim that such an ability makes an agent artificially intelligent in any general sense. It is a very simple ingredient of general artificial intelligence, and hundreds, if not thousands, of such skills may be necessary for an agent to claim intelligence. In addition, these skills should be available in a prompt and integrated – holistic fashion for general intelligence.

Machine learning pertains to learning to perform a task based on prior experience or from data. The task may be classifying various types of animal pictures, recognizing hand-written digits, being able to tell one face from another, or being able to drive a car autonomously. To learn how to recognize one hand-written digit (say, “1”) from another (say, “2”), the machine learning program needs access to possibly thousands of examples of hand-written 1s and 2s. Similarly, to be able to learn how to tell each of ten digits apart with high accuracy, the learning program needs a dataset with thousands of examples of such digits. In fact, there is a widely available dataset called MNIST that can be used to train and test machine learning programs. When we seek to build a machine learning program for this task of hand-written digit recognition, it is necessary to measure how good its learning is. A simple way to measure performance may be accuracy. This metric allows us to measure performance of a machine learning program as it is trained on various amounts and/or qualities of data. The use of a metric also allows us to compare different machine learning programs.

Below are definitions of machine learning from two very well-known scientists. Samuel, who wrote the first checkers-playing program, defined machine learning in 1959 as a [29]
field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.
Samuel’s definition, being a very early one, is quite generic, and does not refer to specific tasks or any way of measuring learning. A more elaborate second definition by Mitchell from 1997 is as follows [20]:
A computer program $R$ is said to learn from experience $E$ with respect to task $T$ and performance measure $P$, if its performance at task $T$ as measured by $P$, improves with experience.

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机器学习是一个对充斥着数据的世界产生巨大影响的研究领域。然而,在深入研究本书的主题机器学习之前,让我们首先简要介绍一下人类语境中的学习这个术语。学习的定义有很多,尽管我们只介绍了几个。Brown、Roediger 和 McDaniel 将学习定义为 [5]
获取知识和技能,并从记忆中轻松获得它们,这样您就可以理解未来的问题和机会。
根据这个定义,学习的过程涉及获取新知识或技能,并在人类记忆中为它们创造表征。内存中的可用性使得新知识很容易被代理将来使用。随着更多新知识元素或技能的学习,相应的表示被存储和索引以供快速检索和使用。
Gross 对学习的另一个定义指出,[27]
学习是获取新知识、修改和加强现有知识、行为、技能、价值观或偏好的行为,这可能导致综合信息、深度或知识的潜在变化,与经验类型和范围相关的态度或行为。
该定义通过引用现有表示的修改来扩展前一个定义。除了知识和技能之外,它还扩展了所学内容的目标,以增加价值和偏好。它还补充说,“为了理解未来的问题和机会”,学习过程必须将所学知识与已知知识相结合,这大概发生在记忆中。

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机器学习属于机器或计算机而不是人类的学习。一般来说,无论学习者是人还是机器,学习的概念都是一样的。尽管机器学习可能是通用的,但机器学习的当前技术水平通常仅限于处理单个问题。例如,在计算机视觉中,非常强调图像分类——程序学习如何识别对象的类型——例如,一张拍摄得很好且居中的照片图像是狗、猫还是汽车。虽然能够分辨对象的类型是一项重要的技能,但很难断言这种能力可以使代理在任何一般意义上具有人工智能。它是通用人工智能的一个非常简单的组成部分,数百个,如果不是数千个这样的技能,代理人声称情报可能是必需的。此外,这些技能应该以迅速和综合的方式提供给一般情报。

机器学习属于学习如何根据先前的经验或数据执行任务。任务可能是对各种类型的动物图片进行分类,识别手写数字,能够区分一张脸和另一张脸,或者能够自动驾驶汽车。要学习如何将一个手写数字(比如“1”)与另一个手写数字(比如“2”)区分开来,机器学习程序需要访问可能数以千计的手写 1 和 2 示例。同样,为了能够学习如何高精度区分十个数字中的每一个,学习程序需要一个包含数千个此类数字示例的数据集。事实上,有一个广泛可用的数据集,称为 MNIST,可用于训练和测试机器学习程序。当我们试图为手写数字识别任务构建机器学习程序时,有必要衡量它的学习有多好。衡量性能的一种简单方法可能是准确性。该指标使我们能够衡量机器学习程序的性能,因为它是根据不同数量和/或质量的数据进行训练的。度量的使用还允许我们比较不同的机器学习程序。

以下是两位非常知名的科学家对机器学习的定义。Samuel 编写了第一个跳棋程序,他在 1959 年将机器学习定义为 [29]
研究领域,它使计算机无需明确编程即可学习。
Samuel 的定义是一个非常早的定义,非常笼统,并不涉及特定任务或任何衡量学习的方式。Mitchell 在 1997 年提出的更详尽的第二个定义如下 [20]:
A computer program $R$ 据说要从经验中学习 $E$ 关于任务 $T$ 和绩效衡量 $P$ ,如果它在任务中的表现 $T$ 衡量标准 $P$ ,随着经验的提高。

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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。

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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。

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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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