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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|Semi-Supervised Learning
Consider the task of predicting the numeric label $y$ of a data point $\mathbf{z}=(\mathbf{x}, y)$ based on its feature vector $\mathbf{x}=\left(x_1, \ldots, x_n\right)^T \in \mathbb{R}^n$. At our disposal are two datasets $\mathcal{D}^{(u)}$ and $\mathcal{D}^{(l)}$. For each data point in $\mathcal{D}^{(u)}$ we only know the feature vector. We therefore refer to $\mathcal{D}^{(u)}$ as “unlabelled data”. For each data point in $\mathcal{D}^{(l)}$ we know both, the feature vector $\mathbf{x}$ and the label $y$. We therefore refer to $\mathcal{D}^{(l)}$ as “labeled data”.
SSL methods exploit the information provided by unlabelled data $\mathcal{D}^{(u)}$ to support the learning of a hypothesis based on minimizing its empirical risk on the labelled (training) data $\mathcal{D}^{(l)}$. The success of SSL methods depends on the statistical properties of the data generated within a given application domain. Loosely speaking, the information provided by the probability distribution of the features must be relevant for the ultimate task of predicting the label $y$ from the features $\mathbf{x}$ [1].
Let us design a SSL method, summarized in Algorithm 9 below, using the data augmentation perspective from Sect. 7.3. The idea is the augment the (small) labeled dataset $\mathcal{D}^{(l)}$ by adding random perturbations for the features vectors of data point in $\mathcal{D}^{(l)}$. This is reasonable for applications where feature vectors are subject to inherent measurement or modelling errors. Given a data point with vector $\mathbf{x}$ we could have equally well observed a feature vector $\mathbf{x}+\boldsymbol{\varepsilon}$ with some small random perturbation $\varepsilon \sim \mathcal{N}(\mathbf{0}, \mathbf{C})$. To estimate the covariance matrix $\mathbf{C}$, we use the sample covariance matrix of the feature vectors in the (large) unlabelled dataset $\mathcal{D}^{(u)}$. We then learn a hypothesis using the augmented (regularized) ERM (7.20).
计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Multitask Learning
We can identify a learning task with the loss function $L((\mathbf{x}, y), h)$ that is used to measure the quality of a particular hypothesis $h \in \mathcal{H}$. Note that the loss obtained for a given data point also depends on the definition for the label of a data point. For the same data points, we obtain different learning tasks from different choices or definitions for the label of a data point. Multitask learning exploits the similarities between different learning tasks to jointly solve them.
Example. Consider a data point $\mathbf{z}$ representing a hand-drawing that is collected via the online game https://quickdraw.withgoogle.com/. The features of a data point are the pixel intensities of the bitmap which is used to store the hand-drawing. As label we could use the fact if a hand-drawing shows an apple or not. This results in the learning task $\mathcal{T}^{(1)}$. Another choice for the label of a hand-drawing could be the fact if a hand-drawing shows a fruit at all or not. This results in another learning task $\mathcal{T}^{(2)}$ which is similar but different from the task $\mathcal{T}^{(1)}$.
The idea of multitask learning is that a reasonable hypothesis $h$ for a learning task should also do well for a related learning tasks. Thus, we can use the loss incurred on similar learning tasks as a regularization term for learning a hypothesis for the learning task at hand. Algorithm 10 is a straightforward implementation of this idea for a given dataset that gives rise to $T$ related learning tasks $\mathcal{T}^{(1)}, \ldots, \mathcal{T}^{(T)}$. For each individual learning task $\mathcal{T}^{\left(t^{\prime}\right)}$ it uses the loss on the remaining learning tasks $\mathcal{T}^{(t)}$, with $t \neq t^{\prime}$, as regularization term in (7.34).
机器学习代考
计算机代写机器学习代考机器学习代考|半监督学习
考虑根据数据点的特征向量$mathbf{z}=(\mathbf{x}, y)$预测其数字标签$y$的任务。我们有两个数据集$mathcal{D}^{(u)}$和$mathcal{D}^{(l)}$。对于$mathcal{D}^{(u)}$中的每个数据点，我们只知道其特征向量。因此，我们把$mathcal{D}^{(u)}$称为 “未标记的数据”。对于$mathcal{D}^{(l)}$中的每个数据点，我们都知道，特征向量$mathbf{x}$和标签$y$。因此，我们将$mathcal{D}^{(l)}$称为 “有标签的数据”。
SSL方法利用未标注数据$mathcal{D}^{(u)}$提供的信息，支持学习基于标注（训练）数据$mathcal{D}^{(l)}$的经验风险最小化的假设。SSL方法的成功取决于特定应用领域内产生的数据的统计属性。宽泛地说，特征的概率分布所提供的信息必须与从特征$mathbf{x}[1]$预测标签$y$的最终任务有关。
让我们从第7.3节的数据增强的角度来设计一个SSL方法，在下面的算法9中进行了总结。这个想法是通过对$mathcal{D}^{(l)}$中的数据点的特征向量添加随机扰动来增加（小）标记数据集$mathcal{D}^{(l)}$。这对于特征向量受固有测量或建模误差影响的应用是合理的。给定一个数据点的向量$mathrm{x}$，我们同样可以观察到一个特征向量$mathbf{x}+varepsilon$，并有一些小的随机扰动$varepsilon\sim `mathcal{N}(\mathbf{0}, \mathbf{C}) $。为了估计协方差矩阵$mathbf{C}$，我们使用（大型）无标签数据集中的特征向量的样本协方差矩阵$mathcal{D}^{(u)}$。然后，我们使用增强的（正则化）ERM（7.20）学习一个假设。
计算机代写|机器学习代考机器学习代考|多任务学习
我们可以用损失函数$L((\mathbf{x}, y), h)$来识别一个学习任务，该函数用于衡量特定假设$h\在\mathcal{H}$中的质量。请注意，对于一个给定的数据点所得到的损失也取决于对数据点标签的定义。对于相同的数据点，我们通过对数据点标签的不同选择或定义获得不同的学习任务。多任务学习利用了不同学习任务之间的相似性来共同解决它们。
例子。考虑一个代表手绘的数据点$mathbf{z}$，它是通过在线游戏https://quickdraw.withgoogle.com/。数据点的特征是用于存储手绘的位图的像素强度。作为标签，我们可以使用一个事实，即手绘是否显示一个苹果。这就导致了学习任务$mathcal{T}^{(1)}$。手绘标签的另一个选择可以是手绘是否显示了一个水果的事实。这就产生了另一个学习任务$mathcal{T}^{(2)}$，它与任务$mathcal{T}^{(1)}$相似但不同。
多任务学习的理念是，对于一个学习任务来说，合理的假设$h$也应该在相关的学习任务中表现良好。因此，我们可以将类似学习任务中产生的损失作为学习当前学习任务的假设的正则化项。算法10是对这一想法的直接实现，对于一个给定的数据集，产生了$T$的相关学习任务$mathcal{T}^{(1)}, \ldots, \mathcal{T}^{(T)}$。对于每个单独的学习任务$mathcal{T}^{left(t^{\prime}\right)}$，它使用其余学习任务的损失$mathcal{T}^{(t)}$，其中$t /neq t^{prime}$，作为（7.34）的正则化项。
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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。