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|Linear Machines

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|Linear Machines

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Linear Machines

The natural generalization of a (two-category) TLU to an $R$-category classifier is the structure, shown in Fig. 4.8, called a linear machine. Here, to use more familiar notation, the $\mathbf{W}$ and $\mathbf{X}$ are meant to be augmented vectors (with an $(n+1)$-st component). Such a structure is also sometimes called a “competitive” net or a “winner-take-all” net. The output of the linear machine is one of the numbers, ${1, \ldots, R}$, corresponding to which dot product is largest. Note that when $R=2$, the linear machine reduces to a TLU with weight vector $\mathbf{W}=\left(\mathbf{W}_1-\mathbf{W}_2\right)$.

The diagram in Fig. 4.9 shows the character of the regions in a 2dimensional space created by a linear machine for $R=5$. In $n$ dimensions, every pair of regions is either separated by a section of a hyperplane or is non-adjacent.

To train a linear machine, there is a straightforward generalization of the 2-category error-correction rule. Assemble the patterns in the training set into a sequence as before.

  1. If the machine classifies a pattern correctly, no change is made to any of the weight vectors.
  2. If the machine mistakenly classifies a category $u$ pattern, $\mathbf{X}_i$, in category $v(u \neq v)$, then:
    $$
    \mathbf{W}_u \longleftarrow \mathbf{W}_u+c_i \mathbf{X}_i
    $$

and
$$
\mathbf{W}_v \longleftarrow \mathbf{W}_v-c_i \mathbf{X}_i
$$
and all other weight vectors are not changed.
This correction increases the value of the $u$-th dot product and decreases the value of the $v$-th dot product. Just as in the 2-category fixed increment procedure, this procedure is guaranteed to terminate, for constant $c_i$, if there exists weight vectors that make correct separations of the training set. Note that when $R=2$, this procedure reduces to the ordinary TLU error-correction procedure. A proof that this procedure terminates is given in [Nilsson, 1990, pp. 88-90] and in [Duda \& Hart, 1973, pp. 174-177].

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Motivation and Examples

To classify correctly all of the patterns in non-linearly-separable training sets requires separating surfaces more complex than hyperplanes. One way to achieve more complex surfaces is with networks of TLUs. Consider, for example, the 2-dimensional, even parity function, $f=x_1 x_2+\overline{x_1} \overline{x_2}$. No single line through the 2-dimensional square can separate the vertices $(1,1)$ and $(0,0)$ from the vertices $(1,0)$ and $(0,1)$-the function is not linearly separable and thus cannot be implemented by a single TLU. But, the network of three TLUs shown in Fig. 4.10 does implement this function. In the figure, we show the weight values along input lines to each TLU and the threshold value inside the circle representing the TLU.

The function implemented by a network of TLUs depends on its topology as well as on the weights of the individual TLUs. Feedforward networks have no cycles; in a feedforward network no TLU’s input depends (through zero or more intermediate TLUs) on that TLU’s output. (Networks that are not feedforward are called recurrent networks). If the TLUs of a feedforward network are arranged in layers, with the elements of layer $j$ receiving inputs only from TLUs in layer $j-1$, then we say that the network is a layered, feedforward network. The network shown in Fig. 4.10 is a layered, feedforward network having two layers (of weights). (Some people count the layers of TLUs and include the inputs as a layer also; they would call this network a three-layer network.) In general, a feedforward, layered network has the structure shown in Fig. 4.11. All of the TLUs except the “output” units are called hidden units (they are “hidden” from the output).
Implementing DNF Functions by Two-Layer Networks
We have already defined $k$-term DNF functions-they are DNF functions having $k$ terms. A $k$-term DNF function can be implemented by a two-layer network with $k$ units in the hidden layer-to implement the $k$ terms-and one output unit to implement the disjunction of these terms. Since any Boolean function has a DNF form, any Boolean function can be implemented by some two-layer network of TLUs. As an example, consider the function $f=x_1 x_2+x_2 \overline{x_3}+x_1 \overline{x_3}$. The form of the network that implements this function is shown in Fig. 4.12. (We leave it to the reader to calculate appropriate values of weights and thresholds.) The 3-cube representation of the function is shown in Fig. 4.13. The network of Fig. 4.12 can be designed so that each hidden unit implements one of the planar boundaries shown in Fig. 4.13.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Linear Machines

机器学习代写

代写|机器学习代写Machine Learning代考|Linear Machines

将(两类)TLU自然概括为$R$ -类别分类器的结构如图4.8所示,称为线性机器。这里,为了使用更熟悉的符号,$\mathbf{W}$和$\mathbf{X}$表示增广向量(带有$(n+1)$ -st分量)。这种结构有时也被称为“竞争”网或“赢者通吃”网。线性机器的输出是数字${1, \ldots, R}$中的一个,对应于哪个点积最大。请注意,当$R=2$时,线性机器减少到具有权向量$\mathbf{W}=\left(\mathbf{W}_1-\mathbf{W}_2\right)$的TLU。

图4.9显示了通过线性机器为$R=5$创建的二维空间中的区域特征。在$n$维度中,每一对区域要么被超平面的一个部分分开,要么不相邻。

为了训练线性机器,有一个简单的两类误差校正规则的推广。像前面一样将训练集中的模式组合成一个序列。

如果机器正确地分类了一个模式,则不会对任何权重向量进行更改。

如果机器错误地将类别$u$模式$\mathbf{X}_i$分类为类别$v(u \neq v)$,则:
$$
\mathbf{W}_u \longleftarrow \mathbf{W}_u+c_i \mathbf{X}_i
$$


$$
\mathbf{W}_v \longleftarrow \mathbf{W}_v-c_i \mathbf{X}_i
$$
所有其他的权向量都不变。
这个修正增加了$u$ -th点积的值,减少了$v$ -th点积的值。与2类固定增量过程一样,对于常数$c_i$,如果存在使训练集正确分离的权向量,则保证该过程终止。注意,当$R=2$时,此过程简化为普通的TLU纠错过程。在[Nilsson, 1990,第88-90页]和[Duda & Hart, 1973,第174-177页]中给出了这个过程终止的证明。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Motivation and Examples

要正确分类非线性可分离训练集中的所有模式,需要分离比超平面更复杂的曲面。实现更复杂表面的一种方法是使用tlu网络。例如,考虑二维偶宇称函数$f=x_1 x_2+\overline{x_1} \overline{x_2}$。没有一条穿过二维正方形的线可以将顶点$(1,1)$和$(0,0)$与顶点$(1,0)$和$(0,1)$分开——函数不是线性可分的,因此不能由单个TLU实现。但是,图4.10所示的三个tlu网络实现了这个功能。在图中,我们沿输入线显示了每个TLU的权重值,以及代表TLU的圆圈内的阈值。

由tlu组成的网络所实现的功能取决于其拓扑结构以及单个tlu的权重。前馈网络没有周期;在前馈网络中,没有任何TLU的输入依赖于该TLU的输出(通过零个或多个中间TLU)。(非前馈网络称为循环网络)。如果前馈网络的tlu是分层排列的,并且层$j$的元素只接收来自层$j-1$的tlu的输入,那么我们说网络是分层的前馈网络。图4.10所示的网络是一个分层的前馈网络,具有两层(权值)。(有些人计算tlu的层数,并将输入也包括为一层;他们把这个网络称为三层网络。)一般来说,前馈分层网络的结构如图4.11所示。除了“输出”单元之外的所有tlu都称为隐藏单元(它们与输出“隐藏”)。
通过两层网络实现DNF功能
我们已经定义了$k$ -term DNF函数-它们是具有$k$项的DNF函数。一个$k$ -term DNF函数可以通过一个两层网络来实现,在隐藏层中有$k$单元来实现$k$项,一个输出单元来实现这些项的分离。由于任何布尔函数都具有DNF形式,因此任何布尔函数都可以通过一些两层的tlu网络来实现。例如,考虑函数$f=x_1 x_2+x_2 \overline{x_3}+x_1 \overline{x_3}$。实现该功能的网络形式如图4.12所示。(我们留给读者计算适当的权重和阈值。)函数的三立方表示如图4.13所示。可以设计图4.12所示的网络,使每个隐藏单元实现图4.13所示的平面边界之一。

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