计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|ENGG3300 Empirical Risk

如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning ENGG3300这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。机器学习Machine Learning学习算法的工作基础是,过去行之有效的策略、算法和推论有可能在未来继续行之有效。这些推论可以是显而易见的,例如 “由于在过去的一万天里,太阳每天早上都会升起,所以它可能在明天早上也会升起”。它们可以是细微的,例如 “X%的家族有地理上独立的物种,有颜色变异,所以有Y%的机会存在未被发现的黑天鹅”。

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 。

essayta.com机器学习Machine Learning代写,免费提交作业要求, 满意后付款,成绩80\%以下全额退款,安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队,所有订单可靠准时,保证 100% 原创。essayta.com™, 最高质量的机器学习Machine Learning作业代写,服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面,考虑到同学们的经济条件,在保障代写质量的前提下,我们为客户提供最合理的价格。 由于统计Statistics作业种类很多,同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求,因此机器学习Machine Learning作业代写的价格不固定。通常在经济学专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。

essayta.com™ 为您的留学生涯保驾护航 在澳洲代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的澳洲代写服务。我们的专家在机器学习Machine Learning代写方面经验极为丰富,各种机器学习Machine Learning相关的作业也就用不着 说。

计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|ENGG3300 Empirical Risk

计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Empirical Risk

The basic idea of ML methods (including those discussed in Chap. 3) is to find (or learn) a hypothesis (out of a given hypothesis space $\mathcal{H}$ ) that incurs minimum loss when applied to arbitrary data points. To make this informal goal precise we need to specify what we mean by “arbitrary data point”. One of the most successful approaches to define the notion of “arbitrary data point” is by probabilistic models for the observed data points.

The most basic and widely-used probabilistic model interprets data points $\left(\mathbf{x}^{(i)}, y^{(i)}\right)$ as realizations of i.i.d. random variables with a common probability distribution $p(\mathbf{x}, y)$. Given such a probabilistic model, it seems natural to measure the quality of a hypothesis by the expected loss or Bayes risk [15]
$$
\mathbb{E}{L((\mathbf{x}, y), h)}:=\int_{\mathbf{x}, y} L((\mathbf{x}, y), h) d p(\mathbf{x}, y)
$$

The Bayes risk is the expected value of the loss $L((\mathbf{x}, y), h)$ incurred when applying the hypothesis $h$ to (the realization of) a random data point with features $\mathbf{x}$ and label $y$. Note that the computation of the Bayes risk (2.15) requires the joint probability distribution $p(\mathbf{x}, y)$ of the (random) features and label of data points.

The Bayes risk seems to be reasonable performance measure for a hypothesis $h$. Indeed, the Bayes risk of a hypothesis is small only if the hypothesis incurs a small loss on average for data points drawn from the probability distribution $p(\mathbf{x}, y)$. However, it might be challenging to verify if the data points generated in a particular application domain can be accurately modelled as realizations (draws) from a probability distribution $p(\mathbf{x}, y)$. Moreover, it is also often the case that we do not know the correct probability distribution $p(\mathbf{x}, y)$.

Let us assume for the moment, that data points are generated as i.i.d. realizations of a common probability distribution $p(\mathbf{x}, y)$ which is known. It seems reasonable to learn a hypothesis $h^$ that incurs minimum Bayes risk, $$ \mathbb{E}\left{L\left((\mathbf{x}, y), h^\right)\right}:=\min _{h \in \mathcal{H}} \mathbb{E}{L((\mathbf{x}, y), h)}
$$

计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Confusion Matrix

Consider a dataset $\mathcal{D}$ with data points characterized by feature vectors $\mathbf{x}^{(i)}$ and labels $y^{(i)} \in{1, \ldots, k}$. We might interpret the label value of a data point as the index of a category or class to which the data point belongs to. Multi-class classification problems aim at learning a hypothesis $h$ such that $h(\mathbf{x}) \approx y$ for any data point.
In principle, we could measure the quality of a given hypothesis $h$ by the average $0 / 1$ loss incurred on the labeled data points in (the training set) $\mathcal{D}$. However, if the dataset $\mathcal{D}$ contains mostly data points with one specific label value, the average $0 / 1$ loss might obscure the performance of $h$ for data points having one of the rare label values. Indeed, even if the average $0 / 1$ loss is very small, the hypothesis might perform poorly for data points of a minority category.

The confusion matrix generalizes the concept of the $0 / 1$ loss to application domains where the relative frequency (fraction) of data points with a specific label value varies significantly (imbalanced data). Instead of considering only the average $0 / 1$ loss incurred by a hypothesis on a dataset $\mathcal{D}$, we use a whole family of loss functions. In particular, for each pair of label values $p, q \in{1, \ldots, k}$, we define the loss
$$
L^{(p \rightarrow q)}((\mathbf{x}, y), h):= \begin{cases}1 & \text { if } y=p \text { and } h(\mathbf{x})=q \ 0 & \text { otherwise. }\end{cases}
$$
We then compute the average loss (2.18) incurred on the dataset $\mathcal{D}$,
$$
\widehat{L}^{(p \rightarrow q)}(h \mid \mathcal{D}):=(1 / m) \sum_{i=1}^m L^{(p \rightarrow q)}\left(\left(\mathbf{x}^{(i)}, y^{(i)}\right), h\right) \text { for } p, q \in{1, \ldots, k} .
$$
It is convenient to arrange the values (2.19) as a matrix which is referred to as a confusion matrix. The rows of a confusion matrix correspond to different label values $p$ of data points. The columns of a confusion matrix correspond to different values $q$ delivered by the hypothesis $h(\mathbf{x})$. The $(p, q)$-th entry of the confusion matrix is $\widehat{L}^{(p \rightarrow q)}(h \mid \mathcal{D})$.

计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|ENGG3300 Empirical Risk

机器学习代考

计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Empirical Risk


$M L$ 方法 (包括第 3 章中讨论的那些) 的基本思想是找到(或学习)一个假设(在给定的假设空间之外) $\mathcal{H}$
) 当应用于任意数据点时会产生最小的损失。为了使这个非正式的目标准确, 涐们需要指定“任意数据点”的 含义。定义“任意数据点”概念的最成功的方法之一是通过观察数据点的概率模型。
最基本和最广泛使用的概率模型解释数据点 $\left(\mathbf{x}^{(i)}, y^{(i)}\right)$ 作为具有共同概率分布的独立同分布随机变量的实 现 $p(\mathbf{x}, y)$. 鉴于这样的概率模型,通过预期损失或贝叶斯风险来衡量假设的质荲似平很自然 [15]
$$
\mathbb{E} L((\mathbf{x}, y), h):=\int_{\mathbf{x}, y} L((\mathbf{x}, y), h) d p(\mathbf{x}, y)
$$
贝叶斯风险是损失的期望值 $L((\mathbf{x}, y), h)$ 应用假设时发生 $h$ 到(实现)具有特征的随机数据点 $\mathbf{x}$ 和标签 $y$. 请 注意, 人叶斯风险 (2.15) 的计算需要联合摡率分布 $p(\mathbf{x}, y)$ 的(随机) 特征和数据点的标签。
贝叶斯风险似平是假设的合理性能度荲 $h$. 实际上,只有当假设对从概率分布中提取的数据点平均产生小的损 失时, 假设的贝叶斯风险才很小 $p(\mathbf{x}, y)$. 但是, 验证在特定应用程序域中生成的数据点是否可以准确地建模 为概率分布的实现 (绘制) 可能具有挑战性 $p(\mathbf{x}, y$ ). 此外,我们不知道正确的概率分布也经常出现 $p(\mathbf{x}, y)$.
让我们斩时假设, 数据点是作为常见概率分布的独立同分布生成的 $p(\mathbf{x}, y)$ 这是众所周知的。学习一个假设 似平是合理的 $\mathrm{h}^{\wedge}$ 产生最小的贝叶斯风险,


计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Confusion Matrix


苦虑一个数据集 $\mathcal{D}$ 具有以特征向荲为特征的数据点 $\mathbf{x}^{(i)}$ 和标篣 $y^{(i)} \in 1, \ldots, k$. 我们可以将数据点的标篣值 解释为数据点所属的类别或类的索引。多类分类问题旨在学习一个假设 $h$ 这样 $h(\mathbf{x}) \approx y$ 对于任何数据点。 原则上,我们可以衡量给定假设的质量 $h$ 平均而言 $0 / 1$ (训练集) 中标记数据点的损失 $\mathcal{D}$. 但是,如果数据集 $\mathcal{D}$ 主要包含具有一个特定标签值的数据点, 平均值 $0 / 1$ 损失可能会撺盖 $h$ 对于具有稀有标签值之一的数据 点。确实, 即使平均 $0 / 1$ 损失非常小, 该假设可能对少数类别的数据点表现不佳。
混淆矩阵概括了0/1在具有特定标签值的数据点的相对频率 (分数) 显看变化 (不平衡数据) 的应用领域损 失。而不是只考虑平均值 $0 / 1$ 数据集上的假设导致的损失 $\mathcal{D}$, 涐们使用了一整套损失函数。特别是, 对于每 对标签值 $p, q \in 1, \ldots, k$, 我们定义损失
$L^{(p \rightarrow q)}((\mathbf{x}, y), h):={1 \quad$ if $y=p$ and $h(\mathbf{x})=q 0 \quad$ otherwise.
然后涐们计算数据集上发生的平均损失 (2.18) $\mathcal{D}$,
$$
\widehat{L}^{(p \rightarrow q)}(h \mid \mathcal{D}):=(1 / m) \sum_{i=1}^m L^{(p \rightarrow q)}\left(\left(\mathbf{x}^{(i)}, y^{(i)}\right), h\right) \text { for } p, q \in 1, \ldots, k .
$$
将值 (2.19) 排列为矩阵很方便, 称为混淆矩阵。混淆矩阵的行对应不同的标签值 $p$ 的数据点。混淆矩阵的列 对应不同的值 $q$ 由假设传递 $h(\mathbf{x})$. 这 $(p, q)$-混淆矩阵的第一项是 $\widehat{L}^{(p \rightarrow q)}(h \mid \mathcal{D})$.

计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代写

计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代写 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。

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。

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注