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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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机器学习代考_Machine Learning代考_MCMC Sampling
In many tasks, we are interested in probability distributions just because we need them to calculate some expectations for decision-making. Taking the Bayesian network in $\boldsymbol{-}$ Figure $14.7$ (a) as an example, the goal of inference could be finding the expectation of $x_5$. It turns out that, sometimes, it can be more efficient to calculate or approximate the expectations directly without finding the probability distributions first.
The above idea motivates the sampling methods. Suppose our objective is to find the expectation of the function $f(x)$ with respect to the probability density function $p(x)$
$$
\mathbb{E}_p[f]=\int f(x) p(x) d x .
$$
We can approximate the objective expectation $\mathbb{E}[f]$ by sampling a set of samples $\left{x_1, x_2, \ldots, x_N\right}$ from $p(x)$ and then compute the mean of $f(x)$ on these samples
$$
\hat{f}=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N f\left(x_i\right),
$$
According to the law of large numbers, we can obtain an accurate approximation from the i.i.d. samples $\left{x_1, x_2, \ldots, x_N\right}$ by large-scale sampling. The problem here is how to sample? For example, in probabilistic graphical models, how can we efficiently obtain samples from the probability distribution described by the graphical model?
One of the most commonly used sampling techniques for probabilistic graphical models is the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method. Given the probability density function $p(x)$ of a continuous variable $x \in X$, the probability that $x$ lies in the interval $A$ is
$$
P(A)=\int_A p(x) d x .
$$
If $f: X \mapsto \mathbb{R}$, then the expectation of $f(x)$ is given by
$$
p(f)=\mathbb{E}_p[f(X)]=\int_x f(x) p(x) d x .
$$
机器学习代考_Machine Learning代考_Variational Inference
Variational inference approximates complex distributions with simple and known distributions. It restricts the type of the approximate distribution, such that the approximate posterior distribution is locally optimal with a deterministic solution.
Before introducing the details of variational inference, let us see a concise way of representing graphical models – plate notation (Buntine 1994). Figure $14.9$ gives an example. – Figure $14.9$ (a) shows that there are $N$ variables $\left{x_1, x_2, \ldots\right.$, $\left.x_N\right}$ dependent on the variable z. In $\boldsymbol{\bullet}$ Figure $14.9$ (b), the plate notation compactly describes the same relationship, where multiple variables independently generated by the same mechanism are placed in the same rectangle (plate), which allows nesting, and there is a label $N$ indicating the number of repeti-tions. Observable or known variables are usually shaded, e.g., $x$ in – Figure 14.9. The plate notation provides a very concise way of representing variable relationships in various learning problems.
In – Figure $14.9$ (b), the probability density function of all observable variables $x$ is
$$
p(\mathbf{x} \mid \Theta)=\prod_{i=1}^N \sum_{\mathbf{z}} p\left(x_i, \mathbf{z} \mid \Theta\right),
$$
which has the corresponding log-likelihood function
$$
\ln p(\mathbf{x} \mid \Theta)=\sum_{i=1}^N \ln \left{\sum_{\mathbf{z}} p\left(x_i, \mathbf{z} \mid \Theta\right)\right},
$$
where $\mathbf{x}=\left{x_1, x_2, \ldots, x_N\right}, \Theta$ includes the parameters of the distributions that $\mathbf{x}$ and $\mathbf{z}$ follow.
机器学习代考
机器学习代考Machine Learning代考 _MCMC Sampling
在许多任务中, 我们对概率分布感兴趣只是因为我们需要它们来计算一些决策期望。采用贝叶斯网络一数字 $14.7$ (a) 例如, 推理的目标可能是找到 $x_5$. 事实证明, 有时, 在不首先找到概率分布的情况下直接计算或近 似期望会更有效。 上述想法激发了采样方法。假设我们的目标是找到函数的期望 $f(x)$ 关于概率密度函数 $p(x)$ $$ \mathbb{E}_p[f]=\int f(x) p(x) d x . $$ 均值 $f(x)$ 在这些样本上 $$ \hat{f}=\frac{1}{N} \sum{i=1}^N f\left(x_i\right)
$$
根据大数定律, 我们可以从 iid 样本中得到一个准确的近似值 $\backslash \mathrm{left}\left{\mathrm{x}{-} 1, \mathrm{x}{-} 2, \backslash \mathrm{dots}, \mathrm{x}{-} \mathrm{N} \backslash \mathrm{right}\right}$ 通过大规模 抽样。这里的问题是如何采样? 例如, 在概率图模型中, 我们如何才能有效地从图模型描述的概率分布中获 取样本? 概率图模型最常用的采样技术之一是马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法。给定概率密度函数 $p(x)$ 连续变量 的 $x \in X$, 的概率 $x$ 位于区间 $A$ 是 $$ P(A)=\int_A p(x) d x . $$ 如果 $f: X \mapsto \mathbb{R}$, 那么期望 $f(x)$ 是 (谁) 给的 $$ p(f)=\mathbb{E}_p[f(X)]=\int_x f(x) p(x) d x . $$
机器学习代考_Machine Learning代考 _Variational Inference
变分推理用简单且已知的分布逼近复杂分布。它限制了近似分布的类型, 使得近似后验分布在具有确定性解 的情况下是局部最优的。 在介绍变分推理的细节之前, 让我们看一下表示图形模型的简洁方式一一板表示法 (Buntine 1994) 。数字 14.9举个例子。-数字 $14.9(\mathrm{a})$ 表明有 $N$ 变䵡 $\backslash$ left $\left{\mathrm{x}{-} 1, \mathrm{x}{-} 2, \backslash\right.$ 、dots $\backslash$ right. $\$, \$ \backslash$ left.x_N $\backslash$ right $}$ 取决于变量 z。在 数字 $14.9(b)$ 、板表示法紧凑地描述了相同的关系, 其中由相同机制独立生成的多个变量被放置在同 一个矩形 (板) 中, 允许嵌套, 并且有一个标签 $N$ 表示重复次数。可观察或已知的变荲通常带有阴影, 例 如, $x$ 在 – 图 14.9。牌照符号提供了一种非常简洁的方式来表示各种学习问题中的变量关系。 在 – 图 $14.9(\mathrm{~b})$ 、所有可观测变量的概率密度函数 $x$ 是 $$ p(\mathbf{x} \mid \Theta)=\prod{i=1}^N \sum_{\mathbf{z}} p\left(x_i, \mathbf{z} \mid \Theta\right)
$$
具有相应的对数似然函数
$\backslash \backslash \ln p(\backslash$ mathbf ${x} \backslash$ mid $\backslash T h e t a)=\backslash$ sum__{i $=1}^{\wedge} N \backslash \ln \backslash$ left $\left{\backslash\right.$ sum__{ ${\backslash$ mathbf ${z}} p \backslash l e f t\left(x_{-} i, \backslash m a t h b f{z} \backslash\right.$ 中 $\left.\backslash T h e t a \backslash r i g h t\right) \backslash$ fig
在哪里 $\backslash$ mathbf ${x}=\backslash \operatorname{left}\left{x_{-} 1, x_{-} 2\right.$, \Idots, $x_{-} N \backslash$ right $}$, $\backslash$ Theta ${ }^2$ 括分布的参数 $\mathbf{x}$ 和 $z$ 跟随。
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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。