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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|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Explanatory and Predictive Modeling
Explanatory modeling, as we all must be familiar with by now, is done to uncover hidden patterns in the model. The purpose of explanatory modeling is to understand everything about the model, from propensity scores to causal relationships, feature importance, counterfactual reasoning, and much more. In summary, explanatory modeling refers to applying statistical models to data for testing causal hypotheses about theoretical constructs.
Predictive modeling is the process of creating models using different algorithms and preprocessing techniques on the input data. The resultant model can predict new observations with high accuracy. The only objective of this type of modeling is to create a prediction that can work as well on unseen data as it worked on the training data.
There is no restriction to the technique used for predictive modeling; for example, you can use a Bayesian or frequentist, parametric or nonparametric, or data mining algorithm or statistical model.
计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Explaining or Predicting: The Key Differences Between Two Choices
The ability to explain a phenomenon at a conceptual level is very different from generating predictions at a measurable level. This disparity is created by the operationalization of theories into statistical models and measurable data.
To convey this difference properly, consider a theory that $\mathrm{X}$ causes $\mathrm{Y}$, and let’s describe it using the function $F$, such that $Y=F(X)$.
F can be considered a model with two dimensions of inputs and outputs, where $\mathrm{X}$ is the input construct and $\mathrm{Y}$ is the output. $\mathrm{F}$ can be any model with the behavior of optimization or prediction.
Because $F$ is usually not sufficiently detailed to lead to a single $f$, a set of f-models is often considered.
In explanatory modeling, the objective is to match $\mathrm{f}$ and $\mathrm{F}$ as closely as possible for the statistical inference and prove theoretical hypotheses. The $\mathrm{X}$ and $\mathrm{Y}$ data are tools for estimating $f$, which tests the causal hypotheses. The objective of explanatory modeling is to understand the relationship between $\mathrm{X}$ and $\mathrm{Y}$ and how changes in $\mathrm{X}$ govern changes in Y. Another objective is to understand how the $\mathrm{f}$ mechanisms work while taking input of $X$ and producing an output of $Y$.
In contrast, in predictive modeling, the $\mathrm{X}, \mathrm{Y}$, and $\mathrm{f}$ entities are combined to create good predictions of new $Y$ values. Even if the underlying causal relationship is $Y=F(X)$, a function other than $f(X)$ and data other than $X$ might be preferable for prediction. Four primary aspects can explain the differences.
机器学习代考
计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|解释性和预测建模
解释性建模,正如我们现在必须熟悉的那样,是用来揭示模型中隐藏的模式的。解释性建模的目的是了解模型的一切,从倾向得分到因果关系、特征重要性、反事实推理等等。总之,解释性建模是指将统计模型应用到数据中,以检验关于理论结构的因果假设
预测建模是对输入数据使用不同的算法和预处理技术创建模型的过程。所得模型能较准确地预测新的观测结果。这种类型的建模的唯一目标是创建一个预测,它可以像处理训练数据一样处理不可见的数据。
对用于预测建模的技术没有限制;例如,您可以使用贝叶斯或频率,参数或非参数,或数据挖掘算法或统计模型。
计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|解释或预测:两个选择之间的关键区别
在概念层面解释一种现象的能力与在可测量层面产生预测的能力是非常不同的。这种差异是由将理论操作化为统计模型和可测量数据所造成的。为了恰当地表达这种差异,考虑一种理论 $\mathrm{X}$ 原因 $\mathrm{Y}$我们用函数来描述它 $F$,以致于 $Y=F(X)$.
F可以被认为是一个具有输入和输出两个维度的模型,其中$\mathrm{X}$是输入构造,$\mathrm{Y}$是输出。$\mathrm{F}$可以是任何具有优化或预测行为的模型。
因为$F$通常不够详细,不能引出单个$f$,所以通常考虑一组f-model
在解释性建模中,目标是为统计推断尽可能地匹配$\mathrm{f}$和$\mathrm{F}$,并证明理论假设。$\mathrm{X}$和$\mathrm{Y}$数据是估计$f$的工具,用于测试因果假设。解释性建模的目标是了解$\mathrm{X}$和$\mathrm{Y}$之间的关系,以及$\mathrm{X}$中的变化如何控制y中的变化。另一个目标是了解$\mathrm{f}$机制在接受$X$的输入并产生$Y$的输出时是如何工作的
相比之下,在预测建模中,$\mathrm{X}, \mathrm{Y}$和$\mathrm{f}$实体被组合起来,以创建新的$Y$值的良好预测。即使潜在的因果关系是$Y=F(X)$, $f(X)$以外的函数和$X$以外的数据可能更适合用于预测。四个主要方面可以解释这种差异
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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,工具箱允许您学习和应用专业技术。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。