如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning COMP7703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|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Bayesian Methods
So far, we have considered statistical methods which select a single “best” model given the data. This approach can have problems, such as over-fitting when there is not enough data to fully constrain the model fit. In contrast, in the “pure” Bayesian approach, as much as possible we only compute distributions over unknowns; we never maximize anything. For example, consider a model parameterized by some weight vector $\mathbf{w}$, and some training data $\mathcal{D}$ that comprises input-output pairs $x_i, y_i$, for $i=1 \ldots N$. The posterior probability distribution over the parameters, conditioned on the data is, using Bayes’ rule, given by
$$
p(\mathbf{w} \mid \mathcal{D})=\frac{p(\mathcal{D} \mid \mathbf{w}) p(\mathbf{w})}{p(\mathcal{D})}
$$
The reason we want to fit the model in the first place is to allow us to make predictions with future test data. That is, given some future input $x_{\text {new }}$, we want to use the model to predict $y_{\text {new }}$. To accomplish this task through estimation in previous chapters, we used optimization to find ML or MAP estimates of w, e.g., by maximizing (205).
In a Bayesian approach, rather than estimation a single best value for $\mathbf{w}$, we computer (or approximate) the entire posterior distribution $p(\mathbf{w} \mid \mathcal{D})$. Given the entire distribution, we can still make predictions with the following integral:
$$
\begin{aligned}
p\left(y_{\text {new }} \mid \mathcal{D}, x_{\text {new }}\right) & =\int p\left(y_{\text {new }}, \mathbf{w} \mid \mathcal{D}, x_{\text {new }}\right) d \mathbf{w} \
& =\int p\left(y_{\text {new }} \mid \mathbf{w}, \mathcal{D}, x_{\text {new }}\right) p\left(\mathbf{w} \mid \mathcal{D}, x_{\text {new }}\right) d \mathbf{w}
\end{aligned}
$$
The first step in this equality follows from the Sum Rule. The second follows from the Product Rule. Additionally, the outputs $y_{\text {new }}$ and training data $\mathcal{D}$ are independent conditioned on $\mathbf{w}$, so $p\left(y_{\text {new }} \mid \mathbf{w}, \mathcal{D}\right)=p\left(y_{\text {new }} \mid \mathbf{w}\right)$. That is, given $\mathbf{w}$, we have all available information about making predictions that we could possibly get from the training data $\mathcal{D}$ (according to the model). Finally, given $\mathcal{D}$, it is safe to assume that $x_{\text {new }}$, in itself, provides no information about $\mathbf{W}$. With these assumptions we have the following expression for our predictions:
$$
p\left(y_{\text {new }} \mid \mathcal{D}, x_{\text {new }}\right)=\int p\left(y_{\text {new }} \mid \mathbf{w}, x_{\text {new }}\right) p(\mathbf{w} \mid \mathcal{D}) d \mathbf{w}
$$
In the case of discrete parameters $w$, the integral becomes a summation.
计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Bayesian Regression
Recall the statistical model used in basis-function regression:
$$
y=\mathbf{b}(x)^T \mathbf{w}+n, \quad n \sim \mathcal{N}\left(0, \sigma^2\right)
$$
for a fixed set of basis functions $\mathbf{b}(x)=\left[b_1(x), \ldots b_M(x)\right]^T$.
To complete the model, we also need to define a “prior” distribution over the weights $w$ (denoted $p(\mathbf{w})$ ) which expresses what we believe about $\mathbf{w}$, in absence of any training data. One might be tempted to assign a constant density over all possible weights. There are several problems with this. First, the result cannot be a valid probability distribution since no choice of the constant will give the density a finite integral. We could, instead, choose a uniform distribution with finite bounds, however, this will make the resulting computations more complex.
More importantly, a uniform prior is often inappropriate; we often find that smoother functions are more likely in practice (at least for functions that we have any hope in learning), and so we should employ a prior that prefers smooth functions. A choice of prior that does so is a Gaussian prior:
$$
\mathbf{w} \sim N\left(0, \alpha^{-1} \mathbf{I}\right)
$$
which expresses a prior belief that smooth functions are more likely. This prior also has the additional benefit that it will lead to tractable integrals later on. Note that this prior depends on a parameter $\alpha$; we will see later in this chapter how this “hyperparameter” can be determined automatically as well.
As developed in previous chapters on regression, the data likelihood function that follows from the above model definition (with the input and output components of the training dataset denoted $x_{1: N}$ and $\left.y_{1: N}\right)$ is
$$
p\left(y_{1: N} \mid x_{1: N}, \mathbf{w}\right)=\prod_{i=1}^N p\left(y_i \mid x_i, \mathbf{w}\right)
$$
and so the posterior is:
$$
p\left(\mathbf{w} \mid x_{1: N}, y_{1: N}\right)=\frac{\left(\prod_{i=1}^N p\left(y_i \mid x_i, \mathbf{w}\right)\right) p(\mathbf{w})}{p\left(y_{1: N} \mid x_{1: N}\right)}
$$
机器学习代考
计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Bayesian Methods
到目前为止, 我们已经考虑了在给定数据的情况下选择单个“最佳”模型的统计方法。这种方法可能会出现问 题, 例如当没有足够的数据来完全约束模型拟合时会出现过度拟合。相反, 在“纯”贝叶斯方法中, 我们尽可 能只计算末知数的分布; 我们从不最大化任何东西。例如, 考虑一个由一些权重向量参数化的模型 $\mathbf{w}$ 和一些 训练数据 $\mathcal{D}$ 包括输入输出对 $x_i, y_i$, 为了 $i=1 \ldots N$. 参数的后验概率分布, 以数据为条件, 使用贝叶斯规 则, 由下式给出
$$
p(\mathbf{w} \mid \mathcal{D})=\frac{p(\mathcal{D} \mid \mathbf{w}) p(\mathbf{w})}{p(\mathcal{D})}
$$
我们首先要拟合模型的原因是允许我们使用末来的测试数据进行预测。也就是说, 给定一些末来的输入 $x_{\text {new }}$, 涐们想用模型来预测 $y_{\text {new }}$. 为了通过前面章节中的估计完成这项任务, 我们使用优化来找到 $\mathrm{w}$ 的 ML 或 MAP 估计, 例如, 通过最大化 (205)。
在贝叶斯方法中, 而不是估计单个最佳值 $\mathbf{w}$, 我们计算 (或近似) 整个后验分布 $p(\mathbf{w} \mid \mathcal{D})$. 给定整个分布, 我们仍然可以使用以下积分进行预测:
$$
p\left(y_{\text {new }} \mid \mathcal{D}, x_{\text {new }}\right)=\int p\left(y_{\text {new }}, \mathbf{w} \mid \mathcal{D}, x_{\text {new }}\right) d \mathbf{w}=\int p\left(y_{\text {new }} \mid \mathbf{w}, \mathcal{D}, x_{\text {new }}\right) p\left(\mathbf{w} \mid \mathcal{D}, x_{\text {ne }}\right.
$$
此等式的第一步遵循求和法则。第二个遵循产品规则。此外, 输出 $y_{\text {new }}$ 和训|练数据 $\mathcal{D}$ 是独立的条件 $\mathbf{w}$, 所 以 $p\left(y_{\text {new }} \mid \mathbf{w}, \mathcal{D}\right)=p\left(y_{\text {new }} \mid \mathbf{w}\right)$. 也就是说, 给定 $\mathbf{w}$, 我们有关于做出预测的所有可用信息, 我们可 以从训练数据中获得这些信息 $\mathcal{D}$ (根据模型)。最后, 给出 $\mathcal{D}$, 可以安全地假设 $x_{n e w}$, 本身不提供任何信息 W. 根据这些假设, 我们的预测有以下表达式:
$$
p\left(y_{\text {new }} \mid \mathcal{D}, x_{\text {new }}\right)=\int p\left(y_{\text {new }} \mid \mathbf{w}, x_{\text {new }}\right) p(\mathbf{w} \mid \mathcal{D}) d \mathbf{w}
$$
在离散参数的情况下 $w$, 积分变成求和。
计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Bayesian Regression
回忆一下基函数回归中使用的统计模型:
$$
y=\mathbf{b}(x)^T \mathbf{w}+n, \quad n \sim \mathcal{N}\left(0, \sigma^2\right)
$$
对于一组固定的基函数 $\mathbf{b}(x)=\left[b_1(x), \ldots b_M(x)\right]^T$.
为了完成模型, 我们还需要定义权重的“先验”分布 $w$ (表示 $p(\mathbf{w}))$ 表达了我们的信念 $\mathbf{w}$, 在没有任何训练数 据的情况下。人们可能会试图为所有可能的权重分配一个恒定的密度。这有几个问题。首先, 结果不可能是 有效的摡率分布, 因为没有选择常数会给密度一个有限积分。相反, 我们可以选择具有有限边界的均匀分 布, 但是, 这会使计算结果更加敗杂。
更重要的是, 统一的先验通常是不合适的; 我们经常发现更平滑的函数在实践中更有可能 (至少对于我们有 希望学习的函数， 因此我们应该使用更喜欢平滑函数的先验。这样做的先验选择是高斯先验:
$$
\mathbf{w} \sim N\left(0, \alpha^{-1} \mathbf{I}\right)
$$
这表达了一种先验信念, 即平滑函数更有可能。这个先验还有一个额外的好处, 那就是它会在以后产生易于 处理的积分。请注意, 此先验取决于参数 $\alpha$; 涐们将在本章后面看到如何自动确定这个“超参数”。
正如前面关于回归的章节中所开发的那样, 从上述模型定义中得出的数据似然函数 (训练数据集的输入和输 出分量表示为 $x_{1: N}$ 和 $y_{1: N}$ ) 是
$$
p\left(y_{1: N} \mid x_{1: N}, \mathbf{w}\right)=\prod_{i=1}^N p\left(y_i \mid x_i, \mathbf{w}\right)
$$
所以后验是 :
$$
p\left(\mathbf{w} \mid x_{1: N}, y_{1: N}\right)=\frac{\left(\prod_{i=1}^N p\left(y_i \mid x_i, \mathbf{w}\right)\right) p(\mathbf{w})}{p\left(y_{1: N} \mid x_{1: N}\right)}
$$
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。