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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|A Brief History of AI and ML Developments
Provided in Fig. 4.2 is a summary of key developments in artificial intelligence and machine learning. Admittedly, many contributions are not on the timeline.1 We begin with the work of George Boole in the development of Boolean Algebra to describe the “fundamental laws of those operations of the mind.” In the late 1930s Claude Shannons thesis described how to use Boolean Algebra to optimize telephone communications routing. This led to the common use of Boolean Algebra’s common use in the design
of early computers. Several years later in the midst of World War II McCulloch and Pitts developed the first mathematical model of the neuron. In 1949 Donald Hebb described how synapses between neurons are strengthened when used repeatedly. In 1956 Dartmouth College hosted the first AI Conference. The conference gathered leading AI scientists for discussions lasting two months. A year later Frank Rosenblatt developed the model and implementation of the single perceptron. We explore this model in some detail later in the book.
In 1959 Arthur Samuel developed the basic concepts of machine learning including supervised and unsupervised learning techniques. In the mid–1960s Alexey Ivakhnenko conducted early work in multi–layered neural networks which was termed “Deep Learning”approximately two decades later. Around the same time, Lofti Zadeh developed the fundamental and mathematical concepts of Fuzzy Logic. We explore Fuzzy Logic in some detail later in the book.
In 1969 Minsky and Papert identified and demonstrated the limitations of the perceptron model in solving nonlinear classification models. This spurred additional work to develop neural networks capable of solving nonlinear classification models. Five years later Paul Werbos provided foundational, theoretical work for backpropagation in his Ph.D. dissertation. In 1986 Rumelhart, McClelland, and other associated researchers developed and applied concepts of machine learning with backpropagation.
计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|K Nearest Neighbors
The overall goal of the K Nearest Neighbors or KNN technique is to classify a new object by comparing its features to an established dataset. It is based on the premise that objects with similar features and a shared classification will cluster together when mapped into a feature space. This technique of classifying objects can be traced back to the work Fix and Hodges in 1951 [6]. The KNN technique is considered a supervised classification technique. That is a KNN algorithm is provided a training set of objects with a known classification before it can be used to classify objects outside of the training set.For example, in Fig. 4.3 a color classifier is illustrated. The algorithm was trained with a set of ten data points for each desired, known classification (color). In this example, the Red, Green, and Blue (RGB) color component of each sample was stored along with its corresponding classification or tag. Once trained, a new non–classified object’s RGB components are submitted to the algorithm to determine its classification. The RGB components are compared to the nearest “K”neighboring RGB components already in the tagged data set. In the figure the algorithm is using a K value of three to determine the distance to the three closest neighbors. Three common distance measures are shown including the Euclidean distance, the Manhattan distance, and the Minkowski distance measures (IBM). An Arduino sketch for a KNN based color classifier is provided below. It is adapted from the “ColorClassifer” within the Arduino KNN Library. The UML activity diagram for the sketch is provided in Fig. 4.4. The color classifier uses the ADPS2 system onboard the Arduino Nano 33 BLE Sense.
机器学习代考
计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|A Brief History of AI and ML Developments
图 4.2 总结了人工智能和机器学习的主要发展。诚然，许多贡献没有在时间表上。1 我们从 George Boole 在布尔代数发展中的工作开始，以描述“这些思维运作的基本法则”。在 20 世纪 30 年代后期，克劳德·香农 (Claude Shannon) 的论文描述了如何使用布尔代数来优化电话通信路由。这就导致了Boolean Algebra在设计中的普遍使用
的早期计算机。几年后，在第二次世界大战期间，麦卡洛克和皮茨开发了第一个神经元数学模型。1949 年，唐纳德·赫布 (Donald Hebb) 描述了神经元之间的突触在反复使用时如何得到加强。1956 年，达特茅斯学院举办了第一届人工智能会议。会议聚集了领先的 AI 科学家，进行了持续两个月的讨论。一年后，Frank Rosenblatt 开发了单一感知器的模型和实现。我们将在本书后面部分详细探讨这个模型。
1959 年，Arthur Samuel 提出了机器学习的基本概念，包括监督和非监督学习技术。在 20 世纪 60 年代中期，Alexey Ivakhnenko 进行了多层神经网络的早期工作，大约二十年后被称为“深度学习”。大约在同一时间，Lofti Zadeh 发展了模糊逻辑的基础和数学概念。我们将在本书后面部分详细探讨模糊逻辑。
1969 年，Minsky 和 Papert 确定并证明了感知器模型在求解非线性分类模型方面的局限性。这刺激了额外的工作来开发能够解决非线性分类模型的神经网络。五年后，Paul Werbos 在他的博士学位中为反向传播提供了基础的理论工作。论文。1986 年，Rumelhart、McClelland 和其他相关研究人员开发并应用了带有反向传播的机器学习概念。
计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|K Nearest Neighbors
K 最近邻或 KNN 技术的总体目标是通过将新对象的特征与已建立的数据集进行比较来对新对象进行分类。它基于这样的前提，即具有相似特征和共享分类的对象在映射到特征空间时将聚集在一起。这种对对象进行分类的技术可以追溯到 1951 年 Fix 和 Hodges 的著作 [6]。KNN 技术被认为是一种监督分类技术。也就是说，KNN 算法提供了一组具有已知分类的对象训练集，然后才能用于对训练集之外的对象进行分类。例如，在图 4.3 中说明了一个颜色分类器。该算法针对每个所需的已知分类（颜色）使用一组十个数据点进行训练。在这个例子中，红色，绿色，每个样本的蓝色 (RGB) 颜色分量与其相应的分类或标签一起存储。一旦经过训练，一个新的非分类对象的 RGB 分量将提交给算法以确定其分类。将 RGB 分量与标记数据集中已有的最近的“K”相邻 RGB 分量进行比较。在图中，算法使用 K 值 3 来确定到三个最近邻居的距离。显示了三种常见的距离度量，包括欧几里得距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离度量 (IBM)。下面提供了基于 KNN 的颜色分类器的 Arduino 草图。它改编自 Arduino KNN 库中的“ColorClassifer”。图 4.4 提供了草图的 UML 活动图。
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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。