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|Version Spaces and Mistake Bounds

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|Version Spaces and Mistake Bounds

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Version Spaces and Mistake Bounds

The first learning methods we present are based on the concepts of version spaces and version graphs. These ideas are most clearly explained for the case of Boolean function learning. Given an initial hypothesis set $\mathcal{H}$ (a subset of all Boolean functions) and the values of $f(\mathbf{X})$ for each $\mathbf{X}$ in a training set, $\Xi$, the version space is that subset of hypotheses, $\mathcal{H}_v$, that is consistent with these values. A hypothesis, $h$, is consistent with the values of $\mathbf{X}$ in $\Xi$ if and only if $h(\mathbf{X})=f(\mathbf{X})$ for all $\mathbf{X}$ in $\Xi$. We say that the hypotheses in $\mathcal{H}$ that are not consistent with the values in the training set a re ruled out by the training set.

We could imagine (conceptually only!) that we have devices for implementing every function in $\mathcal{H}$. An incremental training procedure could then be defined which presented each pattern in $\Xi$ to each of these functions and then eliminated those functions whose values for that pattern did not agree with its given value. At any stage of the process we would then have left some subset of functions that are consistent with the patterns presented so far; this subset is the version space for the patterns already presented. This idea is illustrated in Fig. 3.1 .

Consider the following procedure for classifying an arbitrary input pattern, $\mathbf{X}$ : the pattern is put in the same class $(0$ or 1$)$ as are the majority of the outputs of the functions in the version space. During the learning procedure, if this majority is not equal to the value of the pattern presented.

we say a mistake is made, and we revise the version space accordinglyeliminating all those (majority of the) functions voting incorrectly. Thus, whenever a mistake is made, we rule out at least half of the functions remaining in the version space.

How many mistakes can such a procedure make? Obviously, we can make no more than $\log _2(|\mathcal{H}|)$ mistakes, where $|\mathcal{H}|$ is the number of hypotheses in the original hypothesis set, $\mathcal{H}$. (Note, though, that the number of training patterns seen before this maximum number of mistakes is made might be much greater.) This theoretical (and very impractical!) result (due to [Littlestone, 1988]) is an example of a mistake bound-an important concept in machine learning theory. It shows that there must exist a learning procedure that makes no more mistakes than this upper bound. Later, we’ll derive other mistake bounds.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Version Graphs

Boolean functions can be ordered by generality. A Boolean function, $f_1$, is more general than a function, $f_2$, (and $f_2$ is more specific than $f_1$ ), if $f_1$ has value 1 for all of the arguments for which $f_2$ has value 1 , and $f_1 \neq f_2$ For example, $x_3$ is more general than $x_2 x_3$ but is not more general than $x_3+x_2$.

We can form a graph with the hypotheses, $\left{h_i\right}$, in the version space as nodes. A node in the graph, $h_i$, has an arc directed to node, $h_j$, if and only if $h_j$ is more general than $h_i$. We call such a graph a version graph. In Fig. 3.2, we show an example of a version graph over a 3-dimensional input space for hypotheses restricted to terms (with none of them yet ruled out).

That function, denoted here by “1,” which has value 1 for all inputs. corresponds to the node at the top of the graph. (It is more general than any other term.) Similarly, the function ” 0 ,” is at the bottom of the graph. Just below “1,” is a row of nodes corresponding to all terms having just one literal, and just below them is a row of nodes corresponding to terms having two literals, and so on. There are $3^3=27$ functions altogether (the function “0,” included in the graph, is technically not a term). To make our portrayal of the graph less cluttered only some of the arcs are shown: each node in the actual graph has an arc directed to all of the nodes above it that are more general.

We use this same example to show how the version graph changes as we consider a set of labeled samples in a training set, $\Xi$. Suppose we first consider the training pattern $(1,0,1)$ with value 0 . Some of the functions in the version graph of Fig. 3.2 are inconsistent with this training pattern. These ruled out nodes are no longer in the version graph and are

shown shaded in Fig. 3.3. We also show there the three-dimensional cube representation in which the vertex $(1,0,1)$ has value 0 .

In a version graph, there are always a set of hypotheses that are maximally general and a set of hypotheses that are maximally specific. These are called the general boundary set ( $g b s)$ and the specific boundary set (sbs). respectively. In Fig. 3.4, we have the version graph as it exists after learning that $(1,0,1)$ has value 0 and $(1,0,0)$ has value 1 . The gbs and sbs are shown.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Version Spaces and Mistake Bounds

机器学习代写

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Version Spaces and Mistake Bounds

我们提出的第一种学习方法是基于版本空间和版本图的概念。这些思想在布尔函数学习的例子中得到了最清晰的解释。给定一个初始假设集$\mathcal{H}$(所有布尔函数的子集)和训练集$\Xi$中每个$\mathbf{X}$的值$f(\mathbf{X})$,版本空间就是与这些值一致的假设子集$\mathcal{H}_v$。假设$h$与$\Xi$中$\mathbf{X}$的值一致,当且仅当$h(\mathbf{X})=f(\mathbf{X})$适用于$\Xi$中的所有$\mathbf{X}$。我们说$\mathcal{H}$中与训练集中的值不一致的假设被训练集中排除。

我们可以想象(仅在概念上!)我们拥有实现$\mathcal{H}$中的每个功能的设备。然后可以定义一个增量训练过程,将$\Xi$中的每个模式呈现给每个这些函数,然后消除那些模式值与给定值不一致的函数。在这个过程的任何阶段,我们都会留下一些与目前呈现的模式一致的函数子集;这个子集是已经给出的模式的版本空间。图3.1说明了这一思想。

考虑以下对任意输入模式$\mathbf{X}$进行分类的过程:与版本空间中函数的大多数输出一样,该模式被放在相同的类$(0$或1 $)$中。在学习过程中,如果这个多数不等于所呈现的模式的价值。

我们说犯了一个错误,我们修改版本空间,从而消除所有(大多数)投票不正确的函数。因此,无论何时出现错误,我们都会排除版本空间中剩余的至少一半函数。

这样的程序能犯多少错误?显然,我们最多只能犯$\log _2(|\mathcal{H}|)$个错误,其中$|\mathcal{H}|$是原始假设集$\mathcal{H}$中假设的个数。(但请注意,在出现最大错误数之前看到的训练模式数量可能要大得多。)这个理论上的(而且非常不实际的!)结果(由于[Littlestone, 1988])是错误界的一个例子——错误界是机器学习理论中的一个重要概念。这表明一定存在一种学习过程,它的错误不会超过这个上界。稍后,我们将推导其他错误界。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Version Graphs

布尔函数可以按通用性排序。一个布尔函数$f_1$比一个函数$f_2$更通用($f_2$比$f_1$更具体),如果$f_1$对$f_2$的所有参数的值都为1,而$f_1 \neq f_2$则为1。例如,$x_3$比$x_2 x_3$更通用,但不比$x_3+x_2$更通用。

我们可以用版本空间中的假设$\left{h_i\right}$作为节点来形成一个图。当且仅当$h_j$比$h_i$更一般时,图中的节点$h_i$有一条指向节点$h_j$的弧。我们称这样的图为版本图。在图3.2中,我们展示了一个3维输入空间上的版本图示例,用于限制术语的假设(其中没有一个被排除)。

这个函数在这里用“1”表示,所有输入的值都是1。对应于图顶部的节点。(它比任何其他术语都更通用。)类似地,函数“0”位于图的底部。在“1”下面是一行节点,对应于所有只有一个字面量的术语,在它们下面是一行节点,对应于具有两个字面量的术语,以此类推。总共有$3^3=27$函数(图中包含的函数“0”在技术上不是一个术语)。为了使我们对图形的描绘不那么混乱,只显示了一些弧线:实际图形中的每个节点都有一个指向其上方所有更一般的节点的弧线。

我们用同样的例子来展示当我们在训练集$\Xi$中考虑一组标记样本时,版本图是如何变化的。假设我们首先考虑值为0的训练模式$(1,0,1)$。图3.2版本图中的部分函数与这种训练模式不一致。这些被排除的节点不再在版本图中,并且是

如图3.3所示。我们还展示了三维立方体表示,其中顶点$(1,0,1)$的值为0。

在版本图中,总是有一组假设具有最大的普遍性,也有一组假设具有最大的特殊性。它们被称为一般边界集($g b s)$)和特定边界集(sbs)。分别。在图3.4中,我们知道$(1,0,1)$的值为0,$(1,0,0)$的值为1,得到了版本图。示出了gbs和sbs。

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