计算机代写|机器学习代写machine learning代考|COMP3670

机器学习是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域，也就是说，利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据（称为训练数据）建立模型，以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用，如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉，在这些应用中，开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。

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Statistical Inference 统计推断
Statistical Computing 统计计算
Advanced Probability Theory 高等概率论
Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
(Generalized) Linear Models 广义线性模型
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|机器学习代写machine learning代考|Bidirectional LSTM

With the intention of forecasting the cluster data based on the COVID-19 Bi-LSTM model is established in this study. The prediction performance has improved which includes the lockdown information also [29]. The hospitalization estimation for the coming week compared with the present week has been inferred by the four recurrent neural networks. Higher accuracy resulted in predicting the hospitalization in which every patient must receive suitable treatment. The hospitalization requirement has been predicted before and it has the potential to send warning messages to the medical providers [47]. Various tweets have been found worldwide regarding COVID-19 and these kinds of tweets carry valuable information. It is highly challenging to process this information. To analyze the informative tweets, Bi-LSTM and other machine learning approaches are utilized for classification [48]. Various lockdown policies impact with respect to COVID-19 are evaluated and predicted in this study using deep learning techniques. Various scenarios are evaluated related to lockdown policies and their effects are assessed while predicting COVID cases. The lifting of the lockdown especially for schools resulted in increases in infected cases simultaneously [49]. This research provided an appropriate understanding of the statistical growth rate of COVID cases in India. Most affected cases have been predicted using deep learning models [50].

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Machine learning basics

Machine learning $[3,35$ ] is a type of artificial intelligence that enables accurately the software applications in forecasting outcomes without being specifically programmed to do so. Machine learning algorithms use chronological data as input in order to forecast new output values. There are many enhancements in the field of machine learning and identifying the character is one of the budding active fields in which machine learning can be used extensively.

Machine Learning Algorithms are basically divided into four types: Supervised, Unsupervised, Semi supervised, and Reinforcement.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Reinforcement learning

This algorithm is applied to the system which can interact with its surroundings and depends on this errors and rewards will be calculated.

Author $[10,11]$ proposed a new method to learn the words by drawing images. They developed a kit in which the relation between words and audio is predefined. At first, training is done by using GAN and CLEVERGAN (a new dataset of audio descriptions of GAN-generated CLEVR images) and then training is done in some specific areas which differ in an informative way.

Author $[12,13]$ has given a study on various teaching pattern strategies using specific mathematical analysis methods. Using this studyimproves smart learning and enhances ETIAS media coding. He also suggested that even more improvement can be done if mixed methods are used.

The learning [14] can also be done by identifying shape and appearance using two non-neighboring features which are side-inner difference features (SIDF), that can differentiate between the background and pedestrian and the difference between the pedestrian contour and its inner part can be found by symmetrical similarity features (SSF).

Author [15] has shown that pedestrians can also be identified using 3D points and color images. For this purpose, a camera and a 3D sensor is used to increase the efficiency. This proposed design adopts DBSCAN to cluster 3D points and to project these clusters onto their selected region of interest. Due to this, its performance is increased because it focuses on ROI instead of the whole image. As the small objects have less resolution and shape is not clear, so identification of these objects has been ignored.

机器学习代考

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Bidirectional LSTM

本研究建立了基于 COVID-19 Bi-LSTM 模型的聚类数据预测。预测性能得到了改善，其中还包括锁定信息 [29]。下周与本周相比的住院估计是由四个循环神经网络推断出来的。更高的准确性导致预测每个患者必须接受适当治疗的住院治疗。之前已经预测过住院需求，它有可能向医疗提供者发送警告信息[47]。在全球范围内发现了各种关于 COVID-19 的推文，这些推文带有有价值的信息。处理这些信息非常具有挑战性。为了分析信息丰富的推文，Bi-LSTM 和其他机器学习方法用于分类[48]。本研究使用深度学习技术评估和预测各种锁定政策对 COVID-19 的影响。评估与锁定政策相关的各种情景，并在预测 COVID 病例时评估其影响。解除封锁，特别是对学校的封锁导致感染病例同时增加[49]。这项研究提供了对印度 COVID 病例统计增长率的适当理解。大多数受影响的病例都是使用深度学习模型预测的[50]。评估与锁定政策相关的各种情景，并在预测 COVID 病例时评估其影响。解除封锁，特别是对学校的封锁导致感染病例同时增加[49]。这项研究提供了对印度 COVID 病例统计增长率的适当理解。大多数受影响的病例都是使用深度学习模型预测的[50]。评估与锁定政策相关的各种情景，并在预测 COVID 病例时评估其影响。解除封锁，特别是对学校的封锁导致感染病例同时增加[49]。这项研究提供了对印度 COVID 病例统计增长率的适当理解。大多数受影响的病例都是使用深度学习模型预测的[50]。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Machine learning basics

机器学习[3,35] 是一种人工智能，可以准确地预测结果的软件应用程序，而无需专门编程。机器学习算法使用按时间顺序排列的数据作为输入，以预测新的输出值。机器学习领域有许多增强功能，识别字符是机器学习可以广泛使用的新兴活跃领域之一。

机器学习算法基本上分为四种类型：有监督、无监督、半监督和强化。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Reinforcement learning

该算法适用于可以与其周围环境交互的系统，并取决于此错误和奖励将被计算出来。

作者[10,11]提出了一种通过绘制图像来学习单词的新方法。他们开发了一个套件，其中预先定义了单词和音频之间的关系。首先，通过使用 GAN 和 CLEVERGAN（GAN 生成的 CLEVR 图像的音频描述的新数据集）进行训练，然后在某些特定区域进行训练，这些区域在信息方面有所不同。

作者[12,13]使用特定的数学分析方法对各种教学模式策略进行了研究。使用这项研究可以提高智能学习并增强 ETIAS 媒体编码。他还建议，如果使用混合方法，可以做更多的改进。

学习 [14] 也可以通过使用两个非相邻特征识别形状和外观来完成，这些特征是侧内差异特征 (SIDF)，可以区分背景和行人以及行人轮廓与其内部之间的差异可以通过对称相似特征（SSF）找到。

作者 [15] 表明，也可以使用 3D 点和彩色图像来识别行人。为此，使用相机和 3D 传感器来提高效率。该提议的设计采用 DBSCAN 对 3D 点进行聚类，并将这些聚类投影到它们选择的感兴趣区域。因此，它的性能得到了提高，因为它关注的是 ROI 而不是整个图像。由于小物体分辨率较低，形状不清晰，因此对这些物体的识别一直被忽略。

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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。

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