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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|Basic Process
Decision trees are a popular class of machine learning methods. Taking binary classification as an example, we can regard the task as deciding the answer to the question “Is this instance positive?” As the name suggests, a decision tree makes decisions based on tree structures, which is also a common decisionmaking mechanism used by humans. For example, in order to answer the question “Is this watermelon ripe?” we usually go through a series of judgments or sub-decisions: we first consider “What is the color?” If it is green then “What is the shape of root?” If it is curly then “What is the knocking sound?” Finally, based on the observations, we decide whether the watermelon is ripe or not. Such a decision process is illustrated in $-$ Figure 4.1.
The conclusions at the end of the decision process correspond to the possible classifications, e.g., ripe or unripe. Every question asked in the decision process is a test on one feature, e.g.,color $=$ ? or root $=$ ?. Every test leads to either the conclusion or an additional test conditioned on the current answer. For example, if the current decision is color $=$ green, the next test root $=$ ? considers only green watermelons.
Typically, a decision tree consists of one root node, multiple internal nodes, and multiple leaf nodes. The leaf nodes correspond to the decision outcomes, and every other node corresponds to a feature test. The samples in each node are divided into child nodes according to the splitting results of features. Each path from the root node to the leaf node is a decision sequence. The goal is to produce a tree that can generalize to predict unseen samples. The construction of decision trees follows the divide-and-conquer strategy, as shown in $\boldsymbol{-}$ Algorithm 4.1.
CS代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Split Selection
The core of the decision tree learning algorithm is the line 8 of – Algorithm 4.1, that is, selecting the optimal splitting feature. Generally speaking, as the splitting process proceeds, we wish more samples within each node to belong to a single class, that is, increasing the purity of each node.
4.2.1 Information Gain
One of the most commonly used measures for purity is information entropy, or simply entropy. Let $p_k$ denotes the proportion of the $k$ th class in the current data set $D$, where $k=1,2, \ldots,|\mathcal{Y}|$. Then, the entropy is defined as
$$
\operatorname{Ent}(D)=-\sum_{k=1}^{|Y|} p_k \log 2 p_k . $$ The lower the $\operatorname{Ent}(D)$, the higher the purity of $D$. Suppose that the discrete feature $a$ has $V$ possible values $\left{a^1, a^2, \ldots, a^V\right}$. Then, splitting the data set $D$ by feature $a$ produces $V$ child nodes, where the $v$ th child node $D^v$ includes all samples in $D$ taking the value $a^v$ for feature $a$. Then, the entropy of $D^v$ can be calculated using (4.1). Since there are different numbers of samples in the child nodes, a weight $\left|D^v\right| /|D|$ is assigned to reflect the importance of each node, that is, the greater the number of samples, the greater the impact of the branch node. Then, the information gain of splitting the data set $D$ with feature $a$ is calculated as $$ \operatorname{Gain}(D, a)=\operatorname{Ent}(D)-\sum{v=1}^V \frac{\left|D^v\right|}{|D|} \operatorname{Ent}\left(D^v\right)
$$
In general, the higher the information gain, the more purity improvement we can expect by splitting $D$ with feature $a$. Therefore, information gain can be used for split selection, that is, using $a_*=\underset{a \in A \operatorname{Gain}(D, a)}{\arg \max }$ as the splitting feature on the line 8 of Algorithm 4.1. The well-known decision tree algorithm ID3 Quinlan (1986) takes information gain as the guideline for selecting the splitting features.
机器学习代考
CS代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Basic Process
决策树是一种流行的机器学习方法。以二进制分类为例，我们可以把这个任务看作是决定问题“这个实例是阳性的吗?”顾名思义，决策树基于树的结构进行决策，这也是人类常用的决策机制。例如，为了回答“这个西瓜熟了吗?”这个问题，我们通常会经过一系列的判断或子决策:我们首先考虑“这是什么颜色?”如果是绿色的，那么“根的形状是什么?”如果它是卷曲的，那么“敲门的声音是什么?”最后，根据观察，我们决定西瓜是否成熟。这样的决策过程在$-$图4.1中说明
决策过程结束时的结论对应于可能的分类，例如，成熟或未成熟。在决策过程中提出的每个问题都是对一个特性的测试，例如，颜色$=$ ?或者root $=$ ?。每一项测试都会导致结论或以当前答案为条件的附加测试。例如，如果当前决策的颜色是$=$绿色，那么下一个测试根$=$ ?只考虑绿色西瓜。
通常，决策树由一个根节点、多个内部节点和多个叶节点组成。叶节点对应决策结果，每个其他节点对应一个特征测试。根据特征的分割结果将每个节点中的样本划分为子节点。从根节点到叶节点的每条路径都是一个决策序列。目标是生成一棵可以泛化预测未见样本的树。决策树的构建遵循分治策略，如$\boldsymbol{-}$算法4.1所示
CS代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Split Selection
决策树学习算法的核心是-算法4.1中的第8行，即选择最优的分裂特征。一般来说，随着分裂过程的进行，我们希望每个节点内更多的样本属于一个类，即增加每个节点的纯度。
最常用的纯度测量方法之一是信息熵，或简称为熵。设$p_k$表示$k$第th类在当前数据集$D$中的占比，其中$k=1,2, \ldots,|\mathcal{Y}|$。然后定义熵为
$$
\operatorname{Ent}(D)=-\sum_{k=1}^{|Y|} p_k \log 2 p_k . $$$\operatorname{Ent}(D)$越低，$D$的纯度越高。假设离散特征$a$有$V$个可能值$\left{a^1, a^2, \ldots, a^V\right}$。然后，将数据集$D$按特性$a$拆分，生成$V$子节点，其中第$v$子节点$D^v$包含$D$中的所有样本，为特性$a$取$a^v$值。然后，可以用(4.1)计算$D^v$的熵。由于子节点中的样本数量不同，因此为反映每个节点的重要性，赋予权重$\left|D^v\right| /|D|$，即样本数量越多，分支节点的影响越大。然后，用特征$a$拆分数据集$D$的信息增益计算为$$ \operatorname{Gain}(D, a)=\operatorname{Ent}(D)-\sum{v=1}^V \frac{\left|D^v\right|}{|D|} \operatorname{Ent}\left(D^v\right)
$$
。一般来说，信息增益越高，用特征$a$拆分$D$的纯度提升越高。因此，可以使用信息增益进行拆分选择，即在算法4.1的第8行使用$a_*=\underset{a \in A \operatorname{Gain}(D, a)}{\arg \max }$作为拆分特征。著名的决策树算法ID3 Quinlan(1986)以信息增益作为选择分裂特征的准则
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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。