相信许多留学生对数学代考都不陌生，国外许多大学都引进了网课的学习模式。网课学业有利有弊，学生不需要到固定的教室学习，只需要登录相应的网站研讨线上课程即可。但也正是其便利性，线上课程的数量往往比正常课程多得多。留学生课业深重，时刻名贵，既要学习知识，又要结束多种类型的课堂作业，physics作业代写，物理代写，论文写作等；网课考试很大程度增加了他们的负担。所以，您要是有这方面的困扰，不要犹疑，订购myassignments-help代考渠道的数学代考服务，价格合理，给你前所未有的学习体会。
我们的数学代考服务适用于那些对课程结束没有掌握，或许没有满足的时刻结束网课的同学。高度匹配专业科目，按需结束您的网课考试、数学代写需求。担保买卖支持，100%退款保证，免费赠送Turnitin检测报告。myassignments-help的Math作业代写服务，是你留学路上忠实可靠的小帮手！
数学代写|优化理论作业代写optimization theory代考|New Fitness Function Considering L2 Regularization
The performance of an EPR procedure mainly depends on fitness function. A widely used fitness function is structural risk minimization (SRM) [3], which involves the addition of model complexity term (size of model) in the empirical error and punishes the model fitness based on its size. Another problem is that a relatively small amount of data will increase the risk to cause the model overfitting, making the training error small and the testing error particularly large, which would weaken the generalization ability of an EPR model. Then, the use of regularization/penalty functions (e.g., $L_0, L_1$ and $L_2$ regularizations) to avoid overfitting is suggested [4]. Among various regularizations, the $L_2$ regularization is usually adopted [5]. Therefore, a modified mathematical formulation of SRM considering the $L_2$ regularization was adopted in this study, given as:
$$
\left.\mathrm{SRM}=\frac{\operatorname{SSE}}{N}\left(1-\sqrt{\left(\frac{n}{N}-\left(\frac{n}{N} \log \left(\frac{n}{N}\right)\right)+\left(\frac{\log \left(\frac{n}{N}\right)}{2 N}\right)\right.}\right)\right)^{-1}+\lambda|\omega|_2^2
$$
with
$$
\mathrm{SSE}=\sum_{i=1}^N\left(\mathbf{Y}{\mathbf{m}}-\mathbf{Y}{\mathbf{p}}\right)^2 \text { and }|\boldsymbol{\omega}|_2^2=\sum_{j=1}^n \boldsymbol{\omega}j=\boldsymbol{\omega}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{\omega} $$ where $N$ is the number of data points on which the SRM is computed; $\mathbf{Y}{\mathrm{m}}$ is the vector of measured values; $\mathbf{Y}_{\mathrm{p}}$ is the vector of predicted values; $\boldsymbol{\omega}$ is the vector of model coefficients; $\lambda$ is regularization parameter that requires manual adjustment to find an appropriate value.
数学代写|优化理论作业代写optimization theory代考|Adaptive Selection of Correlating Variables and Term Size
A reliable EPR model should have a reasonable trade-off between predictive ability and generalization ability. As stated by Wood [6], simple yet adequate models are favored on the basis of practicality. Therefore, an EPR procedure combining with model selection process should be proposed to ensure the model “simple” enough based on minimizing the training error. Then the model could also have a good generalization performance (e.g., the testing error is also small). In this case, the model selection involves two aspects: selecting the suitable combination of correlating variables and the appropriate size of terms.
Figure $5.2$ presents the proposed procedure, where $\boldsymbol{\theta}$ is the decision variables corresponding to the exponents of EPR model; Comb represents the number of combination of correlating variables; $m$ is the size of terms. Compared to the common EPR process, two additional variables Comb (an integer number) and $m$ (an integer number) are added to the vector of optimization variable in the proposed procedure. Firstly, all variables in initial generation are generated randomly within their domains. Next, the possible combination of correlating variables is selected according to the value of Comb and then a possible term size is chosen according to the value of $m$. Subsequently, a generated EPR model with unknown coefficients according to Eq. (5.6) is attained. Then, the vector of coefficients $\boldsymbol{a}$ is determined by regression between the measurements and predictions. Finally, the fitness SRM with $L_2$ regularization is computed to evaluate the performance of EPR model, which determines whether the formula can survive to next generation in the DE-evolution.
Once the stop criterion (e.g., the maximum number of generation) is reached, the whole process is exited; otherwise, the process will continue to the next generation.
With increasing the number of generation, the appropriate combination of correlating variables and term size will be automatically selected among numerous calculations. Moreover, through adjusting the regularization parameter, the most appropriate EPR model in terms of model complexity and generalization ability can be finally found.
优化理论代考
数学代写|优化理论作业代写optimization theory代考|New Fitness Function Considering L2 Regularization
EPR 程序的性能主要取决于适应度函数。一个广泛使用的适应度函数是结构风险最小化 (SRM) [3]，它 涉及在经验误差中添加模型复杂度项（模型的大小），并根据其大小惩䍐模型适应度。另一个问题是， 相对少量的数据会增加导致模型过拟合的风险，使得川训练误差很小，测试误差特别大，这会削弱 EPR 模 型的泛化能力。然后，使用正则化/惩罚函数（例如， $L_0, L_1$ 和 $L_2$ 正则化) 以避免过度拟合[4]。在各种 正则化中， $L_2$ 通常采用正则化[5]。因此，考虑到 SRM 的修正数学公式 $L_2$ 本研究采用正则化，如下所 示:
$$
\left.\mathrm{SRM}=\frac{\operatorname{SSE}}{N}\left(1-\sqrt{\left(\frac{n}{N}-\left(\frac{n}{N} \log \left(\frac{n}{N}\right)\right)+\left(\frac{\log \left(\frac{n}{N}\right)}{2 N}\right)\right.}\right)\right)^{-1}+\lambda|\omega|2^2 $$ 和 $$ \mathrm{SSE}=\sum{i=1}^N(\mathbf{Y} \mathbf{m}-\mathbf{Y} \mathbf{p})^2 \text { and }|\boldsymbol{\omega}|2^2=\sum{j=1}^n \boldsymbol{\omega} j=\boldsymbol{\omega}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{\omega}
$$
在哪里 $N$ 是计算 SRM 的数据点的数量; $\mathbf{Y m}$ 是测量值的向量; $\mathbf{Y}_{\mathrm{p}}$ 是预测值的向量; $\boldsymbol{\omega}$ 是模型系数的向 量; $\lambda$ 是正则化参数，需要手动调整才能找到合适的值。
数学代写|优化理论作业代写optimization theory代考|Adaptive Selection of Correlating Variables and Term Size
一个可靠的 EPR 模型应该在预测能力和泛化能力之间进行合理的权衡。正如 Wood [6] 所述，基于实用性，简单而充分的模型受到青睐。因此，应提出一种结合模型选择过程的 EPR 程序，以在最小化训练误差的基础上确保模型足够“简单”。那么模型也可以具有良好的泛化性能（例如，测试误差也很小）。在这种情况下，模型选择涉及两个方面：选择合适的相关变量组合和合适的项大小。
数字5.2提出了建议的程序，其中一世是对应于 EPR 模型指数的决策变量；Comb 表示相关变量的组合数；米是术语的大小。与常见的 EPR 过程相比，两个附加变量 Comb（整数）和米（一个整数）被添加到建议过程中的优化变量的向量中。首先，初始生成中的所有变量都是在其域内随机生成的。接下来，根据 Comb 的值选择相关变量的可能组合，然后根据 Comb 的值选择可能的项大小米. 随后，根据方程式生成具有未知系数的 EPR 模型。(5.6) 达到。然后，系数向量一个由测量和预测之间的回归确定。最后，健身 SRM 与大号2计算正则化以评估 EPR 模型的性能，这决定了公式是否可以在 DE-evolution 中存活到下一代。
一旦达到停止标准（例如，最大生成次数），则退出整个过程；否则，这个过程将持续到下一代。
随着生成次数的增加，相关变量和术语大小的适当组合将在众多计算中自动选择。此外，通过调整正则化参数，最终可以找到在模型复杂度和泛化能力方面最合适的 EPR 模型。
myassignments-help数学代考价格说明
1、客户需提供物理代考的网址，相关账户，以及课程名称，Textbook等相关资料~客服会根据作业数量和持续时间给您定价~使收费透明，让您清楚的知道您的钱花在什么地方。
2、数学代写一般每篇报价约为600—1000rmb，费用根据持续时间、周作业量、成绩要求有所浮动(持续时间越长约便宜、周作业量越多约贵、成绩要求越高越贵)，报价后价格觉得合适，可以先付一周的款，我们帮你试做，满意后再继续，遇到Fail全额退款。
3、myassignments-help公司所有MATH作业代写服务支持付半款，全款，周付款，周付款一方面方便大家查阅自己的分数，一方面也方便大家资金周转，注意:每周固定周一时先预付下周的定金，不付定金不予继续做。物理代写一次性付清打9.5折。
Math作业代写、数学代写常见问题
留学生代写覆盖学科？
代写学科覆盖Math数学,经济代写，金融,计算机,生物信息，统计Statistics,Financial Engineering，Mathematical Finance，Quantitative Finance，Management Information Systems,Business Analytics,Data Science等。代写编程语言包括Python代写、Physics作业代写、物理代写、R语言代写、R代写、Matlab代写、C++代做、Java代做等。
数学作业代写会暴露客户的私密信息吗？
我们myassignments-help为了客户的信息泄露，采用的软件都是专业的防追踪的软件，保证安全隐私，绝对保密。您在我们平台订购的任何网课服务以及相关收费标准，都是公开透明，不存在任何针对性收费及差异化服务，我们随时欢迎选购的留学生朋友监督我们的服务，提出Math作业代写、数学代写修改建议。我们保障每一位客户的隐私安全。
留学生代写提供什么服务？
我们提供英语国家如美国、加拿大、英国、澳洲、新西兰、新加坡等华人留学生论文作业代写、物理代写、essay润色精修、课业辅导及网课代修代写、Quiz，Exam协助、期刊论文发表等学术服务，myassignments-help拥有的专业Math作业代写写手皆是精英学识修为精湛；实战经验丰富的学哥学姐！为你解决一切学术烦恼！
物理代考靠谱吗？
靠谱的数学代考听起来简单，但实际上不好甄别。我们能做到的靠谱，是把客户的网课当成自己的网课；把客户的作业当成自己的作业；并将这样的理念传达到全职写手和freelancer的日常培养中，坚决辞退糊弄、不守时、抄袭的写手！这就是我们要做的靠谱！
数学代考下单流程
提早与客服交流，处理你心中的顾虑。操作下单，上传你的数学代考/论文代写要求。专家结束论文，准时交给，在此过程中可与专家随时交流。后续互动批改
付款操作：我们数学代考服务正常多种支付方法，包含paypal，visa，mastercard，支付宝，union pay。下单后与专家直接互动。
售后服务：论文结束后保证完美经过turnitin查看，在线客服全天候在线为您服务。如果你觉得有需求批改的当地能够免费批改，直至您对论文满意为止。如果上交给教师后有需求批改的当地，只需求告诉您的批改要求或教师的comments，专家会据此批改。
保密服务：不需求提供真实的数学代考名字和电话号码，请提供其他牢靠的联系方法。我们有自己的工作准则，不会泄露您的个人信息。
myassignments-help擅长领域包含但不是全部:
myassignments-help服务请添加我们官网的客服或者微信/QQ，我们的服务覆盖：Assignment代写、Business商科代写、CS代考、Economics经济学代写、Essay代写、Finance金融代写、Math数学代写、report代写、R语言代考、Statistics统计学代写、物理代考、作业代写、加拿大代考、加拿大统计代写、北美代写、北美作业代写、北美统计代考、商科Essay代写、商科代考、数学代考、数学代写、数学作业代写、physics作业代写、物理代写、数据分析代写、新西兰代写、澳洲Essay代写、澳洲代写、澳洲作业代写、澳洲统计代写、澳洲金融代写、留学生课业指导、经济代写、统计代写、统计作业代写、美国Essay代写、美国代考、美国数学代写、美国统计代写、英国Essay代写、英国代考、英国作业代写、英国数学代写、英国统计代写、英国金融代写、论文代写、金融代考、金融作业代写。