计算机代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|CS7642

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强化学习是一种基于奖励期望行为和/或惩罚不期望行为的机器学习训练方法。一般来说,强化学习代理能够感知和解释其环境,采取行动并通过试验和错误学习。

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  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
计算机代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|CS7642

计算机代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|What Is Deep Reinforcement Learning

Deep reinforcement learning is the combination of deep learning and reinforcement learning.

The goal of deep reinforcement learning is to learn optimal actions that maximize our reward for all states that our environment can be in (the bakery, the dance hall, the chess board). We do this by interacting with complex, high-dimensional environments, trying out actions, and learning from the feedback.

The field of deep learning is about approximating functions in high-dimensional problems, problems that are so complex that tabular methods cannot find exact solutions anymore. Deep learning uses deep neural networks to find approximations for large, complex, high-dimensional environments, such as in image and speech recognition. The field has made impressive progress; computers can now recognize pedestrians in a sequence of images (to avoid running over them) and can understand sentences such as: “What is the weather going to be like tomorrow?”

The field of reinforcement learning is about learning from feedback; it learns by trial and error. Reinforcement learning does not need a pre-existing dataset to train on: it chooses its own actions and learns from the feedback that an environment provides. It stands to reason that in this process of trial and error, our agent will

make mistakes (the fire extinguisher is essential to survive the process of learning to bake bread). The field of reinforcement learning is all about learning from success as well as from mistakes.

In recent years the two fields of deep and reinforcement learning have come together and have yielded new algorithms that are able to approximate highdimensional problems by feedback on their actions. Deep learning has brought new methods and new successes, with advances in policy-based methods, model-based approaches, transfer learning, hierarchical reinforcement learning, and multi-agent learning.

The fields also exist separately, as deep supervised learning and tabular reinforcement learning (see Table 1.1). The aim of deep supervised learning is to generalize and approximate complex, high-dimensional, functions from pre-existing datasets, without interaction; Appendix B discusses deep supervised learning. The aim of tabular reinforcement learning is to learn by interaction in simpler, low-dimensional, environments such as Grid worlds; Chap. 2 discusses tabular reinforcement learning.
Let us have a closer look at the two fields.

计算机代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Deep Learning

Classic machine learning algorithms learn a predictive model on data, using methods such as linear regression, decision trees, random forests, support vector machines, and artificial neural networks. The models aim to generalize, to make predictions. Mathematically speaking, machine learning aims to approximate a function from data.

In the past, when computers were slow, the neural networks that were used consisted of a few layers of fully connected neurons and did not perform exceptionally well on difficult problems. This changed with the advent of deep learning and faster computers. Deep neural networks now consist of many layers of neurons and use different types of connections. ${ }^1$ Deep networks and deep learning have taken the accuracy of certain important machine learning tasks to a new level and have allowed machine learning to be applied to complex, high-dimensional, problems, such as recognizing cats and dogs in high-resolution (mega-pixel) images.

Deep learning allows high-dimensional problems to be solved in real time; it has allowed machine learning to be applied to day-to-day tasks such as the face recognition and speech recognition that we use in our smartphones.

Let us look more deeply at reinforcement learning, to see what it means to learn from our own actions.

Reinforcement learning is a field in which an agent learns by interacting with an environment. In supervised learning we need pre-existing datasets of labeled examples to approximate a function; reinforcement learning only needs an environment that provides feedback signals for actions that the agent is trying out. This requirement is easier to fulfill, allowing reinforcement learning to be applicable to more situations than supervised learning.

Reinforcement learning agents generate, by their actions, their own on-the-fly data, through the environment’s rewards. Agents can choose which actions to learn from; reinforcement learning is a form of active learning. In this sense, our agents are like children, that, through playing and exploring, teach themselves a certain task. This level of autonomy is one of the aspects that attracts researchers to the field. The reinforcement learning agent chooses which action to perform-which hypothesis to test—and adjusts its knowledge of what works, building up a policy of actions that are to be performed in the different states of the world that it has encountered. (This freedom is also what makes reinforcement learning hard, because when you are allowed to choose your own examples, it is all too easy to stay in your comfort zone, stuck in a positive reinforcement bubble, believing you are doing great, but learning very little of the world around you.)

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强化学习代写

计算机代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|What Is Deep Reinforcement Learning

深度强化学习是深度学习和强化学习的结合。

深度强化学习的目标是学习最佳动作,使我们对环境可能处于的所有状态(面包店、舞厅、棋盘)的奖励最大化。我们通过与复杂的高维环境互动、尝试行动并从反馈中学习来做到这一点。

深度学习领域是关于高维问题中的函数逼近,这些问题非常复杂,以至于表格方法无法再找到精确的解决方案。深度学习使用深度神经网络来寻找大型、复杂、高维环境的近似值,例如图像和语音识别。该领域取得了令人瞩目的进展;计算机现在可以识别一系列图像中的行人(以避免撞到他们),并且可以理解诸如“明天的天气怎么样?”之类的句子。

强化学习领域是关于从反馈中学习;它通过反复试验来学习。强化学习不需要预先存在的数据集来训练:它选择自己的动作并从环境提供的反馈中学习。按理说,在这个试错的过程中,我们的agent会

犯错误(灭火器对于在学习烤面包的过程中生存至关重要)。强化学习领域就是从成功和错误中学习。

近年来,深度学习和强化学习这两个领域走到了一起,并产生了能够通过对其行为的反馈来近似高维问题的新算法。深度学习带来了新的方法和新的成功,在基于策略的方法、基于模型的方法、迁移学习、分层强化学习和多代理学习方面取得了进展。

这些领域也单独存在,如深度监督学习和表格强化学习(见表 1.1)。深度监督学习的目的是在没有交互的情况下,从预先存在的数据集中概括和逼近复杂的、高维的函数;附录 B 讨论深度监督学习。表格强化学习的目的是通过在更简单、低维的环境(如网格世界)中的交互来学习;第一章 第 2 节讨论表格强化学习。
让我们仔细看看这两个领域。

计算机代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Deep Learning

经典机器学习算法使用线性回归、决策树、随机森林、支持向量机和人工神经网络等方法学习数据的预测模型。这些模型旨在概括,做出预测。从数学上讲,机器学习旨在从数据中逼近一个函数。

过去,当计算机速度较慢时,所使用的神经网络由几层完全连接的神经元组成,在困难问题上表现不佳。随着深度学习和更快的计算机的出现,这种情况发生了变化。深度神经网络现在由多层神经元组成,并使用不同类型的连接。1深度网络和深度学习将某些重要的机器学习任务的准确性提高到一个新的水平,并允许机器学习应用于复杂的高维问题,例如以高分辨率(百万像素)识别猫和狗) 图片。

深度学习可以实时解决高维问题;它使机器学习能够应用于日常任务,例如我们在智能手机中使用的人脸识别和语音识别。

让我们更深入地研究强化学习,看看从我们自己的行为中学习意味着什么。

强化学习是一个代理通过与环境交互来学习的领域。在监督学习中,我们需要预先存在的标记示例数据集来逼近函数;强化学习只需要一个环境,为智能体正在尝试的动作提供反馈信号。这个要求更容易实现,让强化学习比监督学习适用于更多的情况。

强化学习代理通过他们的行动,通过环境的奖励生成他们自己的即时数据。代理人可以选择从哪些动作中学习;强化学习是主动学习的一种形式。从这个意义上说,我们的智能体就像孩子一样,通过玩耍和探索,教会自己完成某项任务。这种自主程度是吸引研究人员进入该领域的一个方面。强化学习代理选择要执行的操作——要测试的假设——并调整它对什么有效的知识,建立一个在它遇到的世界的不同状态下要执行的操作策略。(这种自由也是让强化学习变得困难的原因,因为当你被允许选择自己的例子时,很容易呆在你的舒适区,

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
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MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
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