计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|COMP5318 Optimizing a quadratic

如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning COMP5318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|COMP5318 Optimizing a quadratic

计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Optimizing a quadratic

Suppose we wish to find the stationary points (minima or maxima) of a quadratic
$$
f(\mathbf{x})=\mathbf{x}^T \mathbf{A} \mathbf{x}+\mathbf{b}^T \mathbf{x}+c .
$$
The stationary points occur where all partial derivatives are zero, i.e., $\partial f / \partial x_i=0$ for all $i$. The gradient of a function is the vector comprising the partial derivatives of the function, i.e.,
$$
\nabla f \equiv\left[\partial f / \partial x_1, \partial f / \partial x_2, \ldots, \partial f / \partial N\right]^T .
$$
At stationary points it must therefore be true that $\nabla f=[0, \ldots, 0]^T$. Let us assume that $\mathbf{A}$ is symmetric (if it is not, then we can symmetrize it as above). Equation 56 is a very common form of cost function (e.g. the log probability of a Gaussian as we will later see), and so the form of its gradient is important to examine.

Due to the linearity of the differentiation operator, we can look at each of the three terms of Eq.56 separately. The last (constant) term does not depend on $\mathrm{x}$ and so we can ignore it because its derivative is zero. Let us examine the first term. If we write out the individual terms within the vectors/matrices, we get:
$$
\begin{aligned}
& \left(x_1 \ldots x_N\right)\left(\begin{array}{ccc}
a_{11} & \ldots & a_{1 N} \
\vdots & \ddots & \vdots \
a_{N 1} & \ldots & a_{N N}
\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}
x_1 \
\vdots \
x_N
\end{array}\right) \
= & \left(x_1 a_{11}+x_2 a_{21}+\ldots+x_N a_{N 1} x_1 a_{12}+x_2 a_{22}+\ldots\right. \
& \left.\ldots+x_1 a_{1 N}+x_2 a_{2 N}+\ldots+x_N a_{N N}\right)\left(\begin{array}{c}
x_1 \
\vdots \
x_N
\end{array}\right) \
= & x_1^2 a_{11}+x_1 x_2 a_{21}+\ldots+x_1 x_N a_{N 1}+x_1 x_2 a_{12}+x_2^2 a_{22}+\ldots+x_N x_2 a_{N 2}+\ldots \
& \ldots x_1 x_N a_{1 N}+x_2 x_N a_{2 N}+\ldots+x_N^2 a_{N N} \
= & \sum_{i j} a_{i j} x_i x_j
\end{aligned}
$$

计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Classical logic

Perhaps the most famous attempt to describe a formal system of reasoning is classical logic, originally developed by Aristotle. In classical logic, we have some statements that may be true or false, and we have a set of rules which allow us to determine the truth or falsity of new statements. For example, suppose we introduce two statements, named A and B:
$\mathrm{A} \equiv$ “My car was stolen”
$\mathbf{B} \equiv$ “My car is not in the parking spot where I remember leaving it”
Moreover, let us assert the rule “A implies B”, which we will write as $\mathbf{A} \rightarrow \mathbf{B}$. Then, if $\mathbf{A}$ is known to be true, we may deduce logically that B must also be true (if my car is stolen then it won’t be in the parking spot where I left it). Alternatively, if I find my car where I left it (“B is false,” written $\overline{\mathbf{B}})$, then I may infer that it was not stolen $(\overline{\mathbf{A}})$ by the contrapositive $\overline{\mathbf{B}} \rightarrow \overline{\mathbf{A}}$.

Classical logic provides a model of how humans might reason, and a model of how we might build an “intelligent” computer. Unfortunately, classical logic has a significant shortcoming: it assumes that all knowledge is absolute. Logic requires that we know some facts about the world with absolute certainty, and then, we may deduce only those facts which must follow with absolute certainty.

In the real world, there are almost no facts that we know with absolute certainty – most of what we know about the world we acquire indirectly, through our five senses, or from dialogue with other people. One can therefore conclude that most of what we know about the world is uncertain. (Finding something that we know with certainty has occupied generations of philosophers.)

计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|COMP5318 Optimizing a quadratic

机器学习代考

计算机代写机器学代考MACHINE LEARNING代考|Optimizing a quadratic


假设我们希望找到二次方程的固定点(最小值或最大值)
$$
f(\mathbf{x})=\mathbf{x}^T \mathbf{A} \mathbf{x}+\mathbf{b}^T \mathbf{x}+c .
$$
驻点出现在所有偏导数都为零的地方, 即 $\partial f / \partial x_i=0$ 对所有人 $i$. 函数的梯度是包含函数的偏导数的向量, 即
$$
\nabla f \equiv\left[\partial f / \partial x_1, \partial f / \partial x_2, \ldots, \partial f / \partial N\right]^T .
$$
因此, 在固定点上必须是真实的 $\nabla f=[0, \ldots, 0]^T$. 让我们假设 $\mathbf{A}$ 是对称的 (如果不是, 那么我们可以像 上面那样将其对称化)。等式 56 是成本函数的一种非常常见的形式 (例如, 我们稍后将看到的高斯概率的 对数), 因此检查其梯度的形式很重要。
由于微分算子的线性, 我们可以分别查看等式 56 的三项中的每一项。最后一个(常数)项不依赖于 $x$ 所以 我们可以忽略它, 因为它的导数为雾。让我们检查第一项。如果我们写出向荲/矩阵中的各个项, 我们会得 到 :


计算机代写机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Classical Iogic


也许最著名的描述形式推理系统的尝试是古典逻辑, 它最初是由亚里士多德发展起来的。在经典逻辑中, 我 们有一些可能为真或为假的陈述, 并且我们有一套规则可以让我们确定新陈述的真假。例如, 假设我们引入 了两条语句, 分别命名为 $A$ 和 $B$ :
$\mathrm{A}$ 三”我的车被偷了”
$\mathbf{B} \equiv$ 三我的车不在我记得离开的停车位”
此外, 让我们声明规则“ $A$ 蕴含 $\mathbf{B}^{\text {”, }}$, 我们将其写为 $\mathbf{A} \rightarrow \mathbf{B}$. 那么, 如果 $\mathbf{A}$ 已知为真, 我们可以从逻辑上推 断 B 也必须为真 (如果我的车被偷了, 那么它就不会在我离开的停车位)。或者, 如果我在我离开的地方找 到了我的车 (“ $\mathrm{B}$ 是假的, “写道 $\overline{\mathbf{B}}$ ), 那么我可以推断它没有被盗 $(\overline{\mathbf{A}})$ 由对立的 $\overline{\mathbf{B}} \rightarrow \overline{\mathbf{A}}$.
经典逻辑提供了人类如何推理的模型, 以及我们如何构建 “智能”计算机的模型。不幸的是, 经典逻辑有一个 明显的缺点: 它假定所有知识都是绝对的。逻辑要求我们绝对确定地知道关于世界的一些事实, 然后, 我们 只能推断出那些必须绝对确定地遵循的事实。
在现实世界中, 几平没有我们可以绝对确定地知道的事实一一我们对世界的大部分了解都是通过我们的五种 感官或与他人的对话间接获得的。因此, 我们可以得出结论, 我们对世界的大部分了解都是不确定的。〈寻 找我们确定知道的东西已经占据了几代哲学家的时间。)

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