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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|Discrete Input Features
Up to now, we have looked at algorithms for real-valued inputs. We now consider the Naïve Bayes classification algorithm for discrete inputs. In discrete Naïve Bayes, the inputs are a discrete set of “features”, and each input either has or doesn’t have each feature. For example, in document classification (including spam filtering), a feature might be the presence or absence of a particular word, and the feature vector for a document would be a list of which words the document does or doesn’t have.
Each data vector is described by a list of discrete features $F_{1: D}=\left[F_1, \ldots, F_D\right]$. Each feature $F_i$ has a set of possible values that it can take; to keep things simple, we’ll assume that each feature is binary: $F_i \in{0,1}$. In the case of document classification, each feature might correspond to the presence of a particular word in the email (e.g., if $F_3=1$, then the email contains the word “business”), or another attribute (e.g., $F_4=1$ might mean that the mail headers appear forged). Similarly, a classifier to distinguish news stories between sports and financial news might be based on particular words and phrases such as “team,” “baseball,” and “mutual funds.”
To understand the complexity of discrete class conditional models in general (i.e., without using the Naïve Bayes model), consider the distribution over 3 inputs, for class $C=1$, i.e., $P\left(F_{1: 3} \mid C=\right.$ 1). (There will be another model for $C=0$, but for our little thought experiment here we’ll just consider the model for $C=1$.) Using basic rules of probability, we find that
$$
\begin{aligned}
P\left(F_{1: 3} \mid C=1\right) & =P\left(F_1 \mid C=1, F_2, F_3\right) P\left(F_2, F_3 \mid C=1\right) \
& =P\left(F_1 \mid C=1, F_2, F_3\right) P\left(F_2 \mid C=1, F_3\right) P\left(F_3 \mid C=1\right)
\end{aligned}
$$
Now, given $C=1$ we know that $F_3$ is either 0 or 1 (ie. it is a coin toss), and to model it we simply want to know the probability $P\left(F_3=1 \mid C=1\right)$. Of course the probability that $F_3=0$ is simply $1-P\left(F_3=1 \mid C=1\right)$. In other words, with one parameter we can model the third factor above, $P\left(F_3 \mid C=1\right)$.
计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Learning
For a collection of $N$ training vectors $F_k$, each with an associated class label $C_k$, we can learn the parameters by maximizing the data likelihood (i.e., the probability of the data given the model). This is equivalent to estimating multinomial distributions (in the case of binary features, binomial distributions), and reduces to simple counting of features.
Suppose there are $N_k$ examples of each class, and $N$ examples total. Then the prior estimate is simply:
$$
b_k=\frac{N_k}{N}
$$
Similarly, if class $k$ has $N_{i, k}$ examples where $F_i=1$, then
$$
a_{i, k}=\frac{N_{i, k}}{N_k}
$$
With large numbers of features and small datasets, it is likely that some features will never be seen for a class, giving a class probability of zero for that feature. We might wish to regularize, to prevent this extreme model from occurring. We can modify the learning rule as follows:
$$
a_{i, k}=\frac{N_{i, k}+\alpha}{N_k+2 \alpha}
$$
for some small value $\alpha$. In the extreme case where there are no examples for which feature $i$ is seen for class $k$, the probability $a_{i, k}$ will be set to $1 / 2$, corresponding to no knowledge. As the number of examples $N_k$ becomes large, the role of $\alpha$ will become smaller and smaller.
机器学习代考
计算机代写|机器学习代考 MACHINE LEARNING代考|Discrete Input Features
到目前为止, 我们已经研究了实值输入的算法。我们现在考虑用于离散输入的朴素贝叶斯分类算法。在离散 朴素贝叶斯中, 输入是一组离散的“特征”, 每个输入要么具有或不具有每个特征。例如, 在文档分类（包括 垃圾邮件过滤）中, 特征可能是特定单词的存在或不存在, 而文档的特征向量将是文档包含或不包含哪毕单 词的列表。
每个数据向量都由一系列离散特征描述 $F_{1: D}=\left[F_1, \ldots, F_D\right]$. 每个功能 $F_i$ 有一组可以取的可能值; 为了 简单起见, 涐们假设每个特征都是二元的: $F_i \in 0,1$. 在文档分类的情况下, 每个特征可能对应于电子邮件 中特定单词的存在 (例如, 如果 $F_3=1$, 则电子邮件包含“业务”一词) 或其他属性 (例如, $F_4=1$ 可能意 味着邮件标头看起来是伪造的)。同样, 区分体育新闻和财经新闻的分类器可能基于特定的词和短语, 例如 “团队”、“棒球”和“共同基金”。
要了解一般离散类条件模型的复杂性 (即不使用朴素贝叶斯模型), 请考虑 3 个输入的分布, 对于类 $C=1$, 那是, $P\left(F_{1: 3} \mid C=1\right)$. (将有另一个模型 $C=0$, 但是对于㧴们这里的小思想实验, 我们只考 虑模型 $C=1$.) 使用概率的基本规则, 我们发现
$$
P\left(F_{1: 3} \mid C=1\right)=P\left(F_1 \mid C=1, F_2, F_3\right) P\left(F_2, F_3 \mid C=1\right) \quad=P\left(F_1 \mid C=1, F_2, F_3\right) P\left(F_2\right)
$$
现在, 给定 $C=1$ 我们知道 $F_3$ 是 0 或 1 (即抛硬币亠), 为了对其建模, 我们只想知道概率 $P\left(F_3=1 \mid C=1\right)$. 当然概率是 $F_3=0$ 简直是 $1-P\left(F_3=1 \mid C=1\right)$. 换句话说, 我们可以用一个 参数对上面的第三个因素进行建模, $P\left(F_3 \mid C=1\right)$.
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对于一个集合 $N$ 训练向量 $F_k$, 每个都有一个关联的类标签 $C_k$, 我们可以通过最大化数据似然 (即给定模型 的数据概率) 来学习参数。这相当于估计多项式分布 (在二元特征的情况下, 二项式分布), 并简化为简单 的特征计数。
假设有 $N_k$ 每个类的例子, 和 $N$ 例子总数。那么先验估计就是 :
$$
b_k=\frac{N_k}{N}
$$
同样, 如果类 $k$ 已 $N_{i, k}$ 例子在哪里 $F_i=1$, 然后
$$
a_{i, k}=\frac{N_{i, k}}{N_k}
$$
对于大荲特征和小数据集, 某些特征很可能永远不会出现在某个类别中, 从而使该特征的类别概率为零。我 们可能希望进行正则化, 以防止出现这种极端模型。我们可以修改学习呗则如下:
$$
a_{i, k}=\frac{N_{i, k}+\alpha}{N_k+2 \alpha}
$$
对于一些小的价值 $\alpha$. 在没有哪个特征的例子的极端情况下 $i$ 上课看到 $k$, 概率 $a_{i, k}$ 将被设置为 $1 / 2$, 对应于无 知识。作为例子的数量 $N_k$ 变大, 作用 $\alpha$ 会越来越小。
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。