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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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CS代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Comparison Test
It seems straightforward to compare learners using evaluation methods and performance measures. For example, we use an evaluation method to measure the performance of learners and then compare them. However, how should we make the “comparison”? Should we check which of the measured values is better? Performance comparisons are indeed far more complicated than we thought due to the following reasons. Firstly, we wish to compare the generalization performance of learners, but evaluation methods only measure performance on testing sets, that is, the comparisons may not reflect the actual generalization performance. Secondly, testing performance depends on the choice of the testing set, e.g., the results on two differentsized testing sets, or two equal-sized sets but with different samples, could be different. Finally, many machine learning algorithms have some build-in random behavior, which means that we may obtain different results even for the same parameter settings and testing set. Then, what is the appropriate way of comparing the performance of learners?
Hypothesis testing is one of the techniques to compare the performance of learners. Suppose that we observe learner A outperforms learner B on a testing set. Then, hypothesis testing can help us check whether the generalization performance of learner A is better than that of learner B in the statistical sense and how significant it is. In the following discussions, we introduce two basic hypothesis tests and several methods to compare learners’ performance. For ease of discussion, the rest of this section assumes error rate, denoted by $\epsilon$, to be the default performance measure.
CS代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Hypothesis Testing
In hypothesis testing, a hypothesis is a statement or assumption about the learner’s generalization error rate distribution, e.g., ” $\epsilon=\epsilon_0$ ”. In practice, however, we only have the testing error rate $\hat{\epsilon}$ but not the generalization error rate $\epsilon$. Though $\hat{\epsilon}$ and $\epsilon$ may not be identical, they are, intuitively, likely to be close.
Hence, we can use the testing error rate distribution to infer the generalization error rate distribution.
A generalization error rate of $\epsilon$ means that the learner has a probability of $\epsilon$ to make an incorrect prediction. A testing error rate of $\hat{\epsilon}$ means that the learner misclassified $\hat{\epsilon} \times m$ samples in a testing set of $m$ samples. Suppose the testing samples are drawn i.i.d. from the population distribution. Then, the probability that a learner with a generalization error rate of $\epsilon$ misclassifies $m^{\prime}$ samples and correctly classifies the rest is $\left(\begin{array}{c}m \ m^{\prime}\end{array}\right) \epsilon^{m^{\prime}}(1-\epsilon)^{m-m^{\prime}}$. Consequently, for a learner with a generalization error rate of $\epsilon$, the probability of misclassifying $\hat{\epsilon} \times m$ samples, which is also the probability that the testing error rate being $\hat{\epsilon}$ on a testing set of $m$ samples, is
$$
P(\hat{\epsilon} ; \epsilon)=\left(\begin{array}{c}
m \
\hat{\epsilon} \times m
\end{array}\right) \epsilon^{\hat{\epsilon} \times m}(1-\epsilon)^{m-\hat{\epsilon} \times m} .
$$
By solving $\partial P(\hat{\epsilon} ; \epsilon) / \partial \epsilon=0$ with the testing error rate, we observe that $P(\hat{\epsilon} ; \epsilon)$ is maximized when $\epsilon=\hat{\epsilon}$, and $P(\hat{\epsilon} ; \epsilon)$ decreases as $|\epsilon-\hat{\epsilon}|$ increases. The observation follows the binomial distribution, and, as shown in $\boldsymbol{-}$ Figure 2.6, the learner is most likely to misclassify 3 samples out of 10 samples when $\epsilon=0.3$.
We can use binomial test to verify hypotheses such as ” $\epsilon \leqslant$ $0.3$ “, that is, the generalization error rate is not greater than $0.3$. More generally, for the hypothesis ” $\epsilon \leqslant \epsilon_0$ “, (2.27) gives the maximum observable error rate within a probability of $1-\alpha$. The probability is also known as confidence, corresponding to the non-shaded part of $\boldsymbol{\bullet}$ Figure 2.6.
机器学习代考
CS代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|比较测试
用评估方法和表现标准来比较学习者似乎很简单。例如，我们使用一种评估方法来衡量学习者的表现，然后进行比较。然而，我们应该如何进行“比较”呢?我们应该检查一下哪一个测量值更好吗?由于以下原因，性能比较确实比我们想象的要复杂得多。首先，我们希望比较学习者的泛化性能，但评价方法只衡量测试集上的表现，即比较不一定能反映实际的泛化性能。其次，测试性能取决于测试集的选择，例如，两个大小不同的测试集，或两个大小相等但样本不同的测试集，其结果可能是不同的。最后，许多机器学习算法都有一些内置的随机行为，这意味着即使对相同的参数设置和测试集，我们也可能得到不同的结果。那么，怎样比较学习者的表现才合适呢?
假设检验是比较学习者表现的一种方法。假设我们观察到学习者A在测试集中比学习者B表现更好。然后，假设检验可以帮助我们检验学习者A的泛化表现是否在统计意义上优于学习者B，其显著程度如何。在接下来的讨论中，我们将介绍两种基本的假设检验和几种比较学习者表现的方法。为了便于讨论，本节的其余部分假设错误率(用$\epsilon$表示)作为默认的性能度量
CS代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|假设检验
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在假设检验中，假设是关于学习者泛化错误率分布的陈述或假设，例如“$\epsilon=\epsilon_0$”。然而，在实践中，我们只有测试错误率$\hat{\epsilon}$，而没有泛化错误率$\epsilon$。虽然$\hat{\epsilon}$和$\epsilon$可能不完全相同，但直观地看，它们很可能很接近
因此，我们可以利用测试错误率分布来推断泛化错误率分布 泛化错误率$\epsilon$意味着学习者做出错误预测的概率为$\epsilon$。测试错误率$\hat{\epsilon}$意味着学习者在$m$样本的测试集中错误地分类了$\hat{\epsilon} \times m$样本。假设测试样本是从种群分布中提取的。那么，泛化错误率为$\epsilon$的学习者误分类$m^{\prime}$个样本而正确分类其余样本的概率为$\left(\begin{array}{c}m \ m^{\prime}\end{array}\right) \epsilon^{m^{\prime}}(1-\epsilon)^{m-m^{\prime}}$。因此，对于泛化错误率为$\epsilon$的学习者，对$\hat{\epsilon} \times m$样本进行误分类的概率，也就是在一个由$m$样本组成的测试集上，测试错误率为$\hat{\epsilon}$的概率
$$
P(\hat{\epsilon} ; \epsilon)=\left(\begin{array}{c}
m \
\hat{\epsilon} \times m
\end{array}\right) \epsilon^{\hat{\epsilon} \times m}(1-\epsilon)^{m-\hat{\epsilon} \times m} .
$$用测试错误率求解$\partial P(\hat{\epsilon} ; \epsilon) / \partial \epsilon=0$，我们观察到，当$\epsilon=\hat{\epsilon}$时，$P(\hat{\epsilon} ; \epsilon)$最大化，当$|\epsilon-\hat{\epsilon}|$增大时，$P(\hat{\epsilon} ; \epsilon)$减小。观察服从二项分布，如图2.6 $\boldsymbol{-}$所示，当$\epsilon=0.3$ .
.学习者最可能对10个样本中的3个样本分类错误
我们可以用二项检验来验证“$\epsilon \leqslant$$0.3$”这样的假设，即泛化错误率不大于$0.3$。更一般地，对于假设“$\epsilon \leqslant \epsilon_0$”，(2.27)给出了$1-\alpha$概率内的最大可观察错误率。概率也被称为置信度，对应于$\boldsymbol{\bullet}$图2.6的非阴影部分
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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。