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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|Unsupervised Learning
Some ML methods do not require knowing the label value of any data point and are therefore referred to as unsupervised ML methods. Unsupervised methods must rely solely on the intrinsic structure of data points to learn a good hypothesis. Thus, unsupervised methods do not need a teacher or domain expert who provides labels for data points (used to form a training set). Chapters 8 and 9 discuss two large families of unsupervised methods, referred to as clustering and feature learning methods.
Clustering methods group data points into few subsets such that data points within the same subset or cluster are more similar with each other than with data points outside the cluster (see Figure 1.11). Feature learning methods determine numeric features such that data points can be processed efficiently using these features. Two important applications of feature learning are dimensionality reduction and data visualization.
计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Reinforcement Learning
In general, ML methods use a loss function to evaluate and compare different hypotheses. The loss function assigns a (typically non-negative) loss value to a pair of a data point and a hypothesis. ML methods search for a hypothesis, out of (typically large) hypothesis space, that incurs minimum loss for any data point. Reinforcement learning (RL) studies applications where the predictions obtained by a hypothesis influences the generation of future data points. $\mathrm{RL}$ applications involve data points that represent the states of a (programmable) system (an artificial intelligence agent) at different time instants. The label of such a data point has the meaning of an optimal action that the agent should take in a given state. Similar to unsupervised ML, RL methods must learn a hypothesis without having access to labeled data points.
What sets RL methods apart from supervised and unsupervised methods is that it not possible for them to evaluate the loss function for different choices of a hypothesis. Consider a RL method that has to predict the optimal steering angle of a car. Naturally, we can only evaluate the usefulness specific combination of predicted label (steering angle) and the current state of the car. It is impossible to try out two different hypotheses at the same time as the car cannot follow two different steering angles (obtained by the two hypotheses) at the same time.
Mathematically speaking, RL methods can evaluate the loss function only pointwise, i.e., for the current hypothesis that has been used to obtain the most recent prediction. These point-wise evaluations of the loss function are typically implemented by using some reward signal [29]. Such a reward signal might be obtained from a sensing device and allows to quantify the usefulness of the current hypothesis.
One important application domain for RL methods is autonomous driving (see Fig. 1.12). Consider data points that represent individual time instants $t=0,1, \ldots$ during a car ride. The features of the $t$ th data point are the pixel intensities of an on-board camera snapshot taken at time $t$. The label of this data point is the optimal steering direction at time $t$ to maximize the distance between the car and any obstacle.

机器学习代考
计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Unsupervised Learning
一些 ML 方法不需要知道任何数据点的标签值,因此被称为无监督 ML 方法。无监督方法必须完全依赖数据点的内在结构来学习一个好的假设。因此,无监督方法不需要为数据点提供标签(用于形成训练集)的教师或领域专家。第 8 章和第 9 章讨论了两大类无监督方法,称为聚类和特征学习方法。
聚类方法将数据点分成几个子集,使得同一子集或集群内的数据点彼此之间比集群外的数据点更相似(见图 1.11)。特征学习方法确定数字特征,以便可以使用这些特征有效地处理数据点。特征学习的两个重要应用是降维和数据可视化。
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一般来说,ML 方法使用损失函数来评估和比较不同的假设。损失函数为一对数据点和一个假设分配一个(通常是非负的)损失值。ML 方法在(通常很大的)假设空间中搜索一个假设,该假设空间对任何数据点都造成最小的损失。强化学习 (RL) 研究通过假设获得的预测影响未来数据点生成的应用。R大号应用程序涉及表示(可编程)系统(人工智能代理)在不同时刻的状态的数据点。这种数据点的标签具有代理在给定状态下应采取的最佳行动的含义。与无监督 ML 类似,RL 方法必须在无法访问标记数据点的情况下学习假设。
RL 方法与有监督和无监督方法的不同之处在于,它们不可能针对假设的不同选择评估损失函数。考虑一种必须预测汽车最佳转向角的 RL 方法。自然,我们只能评估预测标签(转向角)和汽车当前状态的有用性特定组合。不可能同时尝试两个不同的假设,因为汽车不能同时遵循两个不同的转向角(由两个假设获得)。
从数学上讲,RL 方法只能逐点评估损失函数,即针对已用于获得最新预测的当前假设。这些损失函数的逐点评估通常是通过使用一些奖励信号来实现的[29]。这种奖励信号可以从传感设备获得,并允许量化当前假设的有用性。
RL 方法的一个重要应用领域是自动驾驶(见图 1.12)。考虑代表单个时间点的数据点吨=0,1,…乘车时。的特点吨th 数据点是当时拍摄的车载相机快照的像素强度吨. 这个数据点的标签就是当时的最优转向方向吨最大化汽车与任何障碍物之间的距离。

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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。