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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|Sorting Tomatoes
Tomatoes are available in a wide variety of color and size. Tomatoes are sorted by their redness and size. These are called input features. Tomatoes that are very red and large in diameter garner the best prices. In this example, we develop and train a perceptron to separate the reddest, largest tomatoes from the others. The data set for training the perceptron is provided in Fig. 6.8. We use two different features to categorize tomatoes: redness $(0$ to 255 ) and diameter (up to $200 \mathrm{~mm}$ ).
We use the same process from the previous example to train the perceptron model to obtain values for weights and bias. The sketch is slightly modified to only print results to the serial monitor at the completion of each epoch. The sketch provides the Training Mode. With the perceptron trained, it may be used to categorize inputs outside the original data set. We call this the “Run Mode.”
//** //tomato_sorter //Sketch has two modes of operation selected via a DIP switch //attached to input DO: // – DO = HIGH, selects training mode // – DO = LOW, selects run mode // //Other pins used: // – D1: LED to indicate mode Train(1)/Run(0) // – D2: LED to indicate inputs placed in Category 1 // – D3: LED to indicate inputs placed in Category 2 //**
计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Multiple Perceptron Model
The single perceptron model may be used to linearly separate objects into two different categories. Multiple perceptrons may be used to provide for additional categories. A multiple perceptron network is shown in Fig. 6.10. It is important to note the three perceptrons operate independently of one another. That is, they do not share information between them. The perceptrons operate independently but yet in parallel. The perceptrons may be used to place inputs into separate categories as long as the categories are linearly separable.
Provided in Fig. 6.11 is a data set of input/output pairs. The data set is categorized into one of three outputs (Y1, Y2, or Y3). The three perceptron model is trained by applying multiple iterations of the data set to the perceptron network. As shown in Fig. $6.11$ over 900 epochs were required for all three perceptrons to converge to a mean squared error of zero using the sketch provided below. Also, the three perceptrons required a different number of epochs to converge.
At the completion of the training portion of the sketch the required weights and biases are provided for each perceptron. As shown in the previous example, the weights and biases are used to form the line equations separating a given category of input/output pairs from those outside the data category. The resulting line equations are provided below and plotted in Fig. 6.11. Note how each line separates a given cluster of input/output pairs from the other clusters.
Line 1:
$$
\begin{gathered}
x 1 w 1+x 2 w 2+b=0 \
x 1(-12.8)+x 2(6.2)+(0.20)=0 \
y=m x+b \
y=2.06 x+-0.03
\end{gathered}
$$
机器学习代考
计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Sorting Tomatoes
西红柿有多种颜色和大小可供选择。西红柿按其红色和大小分类。这些称为输入特征。非常红和直径大的西红柿获得最好的价格。在这个例子中，我们开发并训练了一个感知器来将最红、最大的西红柿与其他西红柿区分开来。图 6.8 提供了用于训练感知器的数据集。我们使用两种不同的特征对西红柿进行分类：(0至 255 ) 和直径 (高达200 米米 ).
我们使用与前面示例相同的过程来训练感知器模型以获得权重和偏差的值。草图略有修改，仅在每个纪元完成时将结果打印到串行监视器。草图提供训练模式。经过训练的感知器，它可用于对原始数据集之外的输入进行分类。我们称之为“运行模式”。
//** //tomato_sorter //Sketch 通过 DIP 开关选择两种操作模式 // 连接到输入 DO： // – DO = HIGH，选择训练模式 // – DO = LOW，选择运行模式 // / /使用的其他引脚：// – D1：LED 指示模式 Train(1)/Run(0) // – D2：LED 指示类别 1 中的输入 // – D3：LED 指示类别 2 中的输入 / /**
计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Multiple Perceptron Model
单个感知器模型可用于将对象线性分成两个不同的类别。可以使用多个感知器来提供额外的类别。多感知器网络如图 6.10 所示。重要的是要注意三个感知器彼此独立运行。也就是说，它们之间不共享信息。感知器独立但并行地运行。只要类别是线性可分的，感知器就可用于将输入放入单独的类别中。
图 6.11 中提供的是输入/输出对的数据集。数据集被分类为三个输出（Y1、Y2 或 Y3）之一。三感知器模型是通过将数据集的多次迭代应用于感知器网络来训练的。如图所示6.11使用下面提供的草图，所有三个感知器需要超过 900 个时期才能收敛到均方误差为零。此外，三个感知器需要不同数量的 epoch 才能收敛。
在草图的训练部分完成时，为每个感知器提供所需的权重和偏差。如前面的示例所示，权重和偏差用于形成线方程，将给定类别的输入/输出对与数据类别之外的输入/输出对分开。得到的线方程在下面提供并绘制在图 6.11 中。请注意每条线如何将给定的输入/输出对集群与其他集群分开。
第 1 行：
$$
\begin{gathered}
x 1 w 1+x 2 w 2+b=0 \
x 1(-12.8)+x 2(6.2)+(0.20)=0 \
y=m x+b \
y=2.06 x+-0.03
\end{gathered}
$$
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。