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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Is the Model Statistically Significant? F-Test

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 。

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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Is the Model Statistically Significant? F-Test

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Is the Model Statistically Significant? F-Test

It is customary to compute what is called a $p$-value when we perform a statistical test to indicate if the results obtained are statistically significant, i.e., they have any (statistical) merit. That is, whether the results can be trusted and are meaningful, and can really be used. The $p$-values are computed in different ways for different situations.

In addition, when we perform a statistical test, there is always an associated null hypothesis and an alternate hypothesis. For linear regression, the null hypothesis is that the coefficients associated with the independent variables (or, features) is 0 , i.e., the regression coefficients, except the constant or intercept, are all 0 . In other words, the null hypothesis says there is no relationship of any significance between the dependent and independent variables. The alternate hypothesis is that the coefficients are not equal to 0 , i.e., there is actually a linear relationship between the dependent variable and the independent variable(s). In particular, for linear regression with one independent variable, the null hypothesis would be that $\theta_1=0$. The alternate hypothesis is that $\theta_1 \neq 0$. We have to be able to reject the null hypothesis and accept the alternate hypothesis to accept the results obtained for linear regression by a system like R. We can reject the null hypothesis by performing what is called the F-test.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|The Role of Optimization in Regression

An astute reader may have noticed that we have to solve an optimization problem to obtain the least squared error line of fit, given a dataset with an independent variable and an associated dependent variable. This is not unsual at all in machine learning. A machine learning algorithm attempts to obtain a good model to that fits the data, keeping in mind that the purpose is to build a model that learns the essence of the particulars of the training dataset, but also focuses on generalizing to examples not in the training dataset. This process usually or always involves an underlying optimization algorithm. In fitting an LSRL, we used a simple optimization algorithm that we learn in calculus. It involves obtaining partial derivatives of an expression or function with respect to its variables, setting the derivatives to 0 , obtaining a system of linear equations and solving them. In the case where we have a single independent variable, this approach results in a quick solution to the optimization problem. However, we will see that the underlying optimization problem becomes more difficult as our machine learning algorithm becomes more complex. For example, it is possible that the number of independent variables becomes large, say in the hundreds or thousands. There is always one dependent variable. In such a situation, we will have to solve a system of linear equations in a large number of variables. Solving such a system and obtaining reliable and stable results is not straightfoward. This is where, we may start approaching the optimization problem for fitting a good line or plane or hyperplane or some other curve to a training dataset using different and more sophisticated algorithms. There are many ways to solving them. This is an active area of research in mathematics. A variety of approaches such as gradient descent, QR factorization, stochastic gradient descent, semi-definite optimization, and conic optimization can be used. We will discuss one or more of these algorithms later in the book as necessary. In particular, we should note that the $1 \mathrm{~m}$ implementation in $\mathrm{R}$ does not use the approach of partial derivatives and systems of linear equations discussed here. It uses a more sophisticated approach called QR matrix decomposition to solve an over-determined system of equations. We discussed the approach we choose here to introduce the idea that optimization plays a significant and all pervasive role in machine learning, and a simple algorithm that everyone understands from calculus is a good place to start. We will discuss a few other optimization approaches later in this book, as needed.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Is the Model Statistically Significant? F-Test

机器学习代写

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Is the Model Statistically Significant? F-Test

通常计算所谓的 $\mathrm{a} p$ – 当我们执行统计测试以指示获得的结果是否具有统计显着性时的值,即它们具 有任何 (统计) 价值。即结果是否可信,是否有意义,是否真的可以使用。这 $p$ – 针对不同情况以不 同方式计算值。
此外,当我们进行统计检验时,总会有一个相关的原假设和一个备择假设。对于线性回归,零假设是 与自变量(或特征) 相关的系数为 0 ,即除常数或截距外的回归系数均为 0 。换句话说,零假设表 示因变量和自变量之间没有任何显着关系。备选假设是系数不等于 0 ,即因变量和自变量之间实际 上存在线性关系。特别是,对于具有一个自变量的线性回归,原假设是 $\theta_1=0$. 备择假设是 $\theta_1 \neq 0$. 我们必须能够拒绝原假设并接受备择假设,以接受像 $\mathrm{R}$ 这样的系统为线性回归获得的结果。我们可 以通过执行所谓的 $\mathrm{F}$ 检验来拒绝原假设。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|The Role of Optimization in Regression


精明的读者可能已经注意到,给定一个具有自变量和相关因变量的数据集,我们必须解决一个优化问题以获得最小平方误差拟合线。这在机器学习中一点也不奇怪。机器学习算法试图获得适合数据的良好模型,请记住,目的是建立一个模型,该模型学习训练数据集细节的本质,但也侧重于泛化到不在训练中的示例数据集。这个过程通常或总是涉及底层优化算法。在拟合 LSRL 时,我们使用了一种在微积分中学习的简单优化算法。它涉及获得表达式或函数关于其变量的偏导数,将导数设置为 0 ,获得线性方程组并求解它们。在我们只有一个独立变量的情况下,这种方法可以快速解决优化问题。然而,随着我们的机器学习算法变得更加复杂,我们将看到底层优化问题变得更加困难。例如,自变量的数量可能会变大,比如成百上千。总是有一个因变量。在这种情况下,我们将不得不求解大量变量的线性方程组。解决这样一个系统并获得可靠和稳定的结果并不简单。这是哪里,我们可能会开始处理优化问题,使用不同的和更复杂的算法将一条好的直线、平面、超平面或一些其他曲线拟合到训练数据集。有很多方法可以解决它们。这是一个活跃的数学研究领域。可以使用多种方法,例如梯度下降、QR 分解、随机梯度下降、半定优化和圆锥优化。必要时,我们将在本书后面讨论其中一种或多种算法。特别是,我们应该注意到 必要时,我们将在本书后面讨论其中一种或多种算法。特别是,我们应该注意到 必要时,我们将在本书后面讨论其中一种或多种算法。特别是,我们应该注意到
实施于
不使用此处讨论的偏导数和线性方程组的方法。它使用称为 QR 矩阵分解的更复杂的方法来求解超定方程组。我们讨论了我们在这里选择的方法来介绍优化在机器学习中起着重要且普遍的作用的想法,每个人都可以从微积分中理解的简单算法是一个很好的起点。我们将在本书后面根据需要讨论其他一些优化方法。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考

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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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