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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|Feature induction for a maxent spelling model
In some applications, we assume the features $\boldsymbol{\phi}(\boldsymbol{x})$ are known. However, it is possible to learn the features in a maxent model in an unsupervised way; this is known as feature induction.
A common approach to feature induction, first proposed in [DDL97; ZWM97], is to start with a base set of features, and then to continually create new feature combinations out of old ones, greedily adding the best ones to the model.
As an example of this approach, [DDL97] describe how to build models to represent English spelling. This can be formalized as a probability distribution over variable length strings, $p(\boldsymbol{x} \mid \boldsymbol{\theta})$, where $x_t$ is a letter in the English alphabet. Initially the model has no features, which represents the uniform distribution. The algorithm starts by choosing to add the feature
$$
\phi_1(\boldsymbol{x})=\sum_i \mathbb{I}\left(x_i \in{a, \ldots, z}\right)
$$
which checks if any letter is lower case or not. After the feature is added, the parameters are (re)-fit by maximum likelihood (a computationally difficult problem, which we discuss in ??). For this feature, it turns out that $\hat{\theta}_1=1.944$, which means that a word with a lowercase letter in any position is about $e^{1.944} \approx 7$ times more likely than the same word without a lowercase letter in that position. Some samples from this model, generated using (annealed) Gibbs sampling (described in ??), are shown below. ${ }^2$
CS代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Relational UGMs
We can create relational UGMs in a manner which is analogous to relational DGMs (??). This is particularly useful in the discriminative setting, for the same reasons that undirected CRFs are preferable to conditional DGMs (see ??).
For example, suppose we are interested in the problem of classifying web pages of a university into types (e.g., student, professor, admin, etc.) Obviously we can do this based on the contents of the page (e.g., words, pictures, layout, etc.) However, we might also suppose there is information in the hyper-link structure itself. For example, it might be likely for students to cite professors, and professors to cite other professors, but there may be no links between admin pages and students/ professors. When faced with a web page whose label is ambiguous, we can bias our estimate based on the estimated labels of its neighbors, as in a CRF. This process is known as collective classification (see e.g., [Sen $+08]$ ). To specify the CRF structure for a web-graph of arbitrary size and shape, we just specify a template graph and potential functions, and then unroll the template appropriately to match the topology of the web, making use of parameter tying.
机器学习代考
CS代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考| maxent拼写模型的特征归纳
在某些应用程序中，我们假设特性$\boldsymbol{\phi}(\boldsymbol{x})$是已知的。然而，在maxent模型中以无监督的方式学习特征是可能的;这就是特征归纳。
一种常见的特征归纳方法，首先在[DDL97;ZWM97]，就是从一个基本的特性集开始，然后不断地从旧的特性组合中创建新的特性组合，贪婪地将最好的添加到模型中
作为这种方法的一个例子，[DDL97]描述了如何构建模型来表示英语拼写。这可以形式化为可变长度字符串$p(\boldsymbol{x} \mid \boldsymbol{\theta})$上的概率分布，其中$x_t$是英语字母表中的一个字母。模型初始没有特征，代表均匀分布。算法首先选择添加特征
$$
\phi_1(\boldsymbol{x})=\sum_i \mathbb{I}\left(x_i \in{a, \ldots, z}\right)
$$
，它检查是否有字母是小写的。添加特征后，参数通过极大似然(一个计算困难的问题，我们将在??中讨论)(重新)拟合。对于这个特性，结果是$\hat{\theta}_1=1.944$，这意味着在任何位置上都有小写字母的单词比在该位置上没有小写字母的相同单词的可能性要高$e^{1.944} \approx 7$倍。该模型中使用(退火)吉布斯抽样(在??中描述)生成的一些样本如下所示。${ }^2$
CS代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|关系型UGMs
我们可以以类似于关系dgm(??)的方式创建关系ugm。这在鉴别设置中特别有用，同样的原因，无向crf比条件dgm更可取(参见??)
例如，假设我们对一所大学的网页分类的问题感兴趣(例如，学生，教授，管理员等)显然，我们可以基于页面的内容(例如，文字，图片，布局等)。但是，我们也可以假设超链接结构本身有信息。例如，可能是学生引用教授，教授引用其他教授，但管理页面和学生/教授之间可能没有链接。当面对一个标签不明确的网页时，我们可以根据它的邻居的估计标签对我们的估计产生偏见，就像在CRF中一样。这个过程被称为集体分类(见例[Sen $+08]$)。为了指定任意大小和形状的web图的CRF结构，我们只需指定一个模板图和势函数，然后利用参数绑定将模板适当展开以匹配web的拓扑结构
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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。