计算机代写|机器学习代写machine learning代考|COMP4702

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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 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|Population-related variables

dynamics. The standard model SEIR has been used and does not measure the temporal variation. This study focused on the Brazilian health care system to take an account of the infected patients count. If the control strategies have been affected the infection rate of the long term due to the unclear findings [33]. This study major aim shows the infection or death ratcs have not been predicted before or disease evolution. $\Lambda$ t-risk populations have been highly focused and the non-hotspot district characteristics have been analyzed. However, from the below graphical representation, Figure 4.1, shows that the districts with no infections are mostly the rural areas. For denser areas in India, the COVID-19 present burden is higher which the urban areas are usually. For this critical illness, the older people show a larger share of risks [34].

This study developed the contact tracing app in the Netherlands and the dynamics are not considered. The potential uptake alone is predicted from the contact tracing app. For this app promotion, the government and local health authorities put a lot of effort. Personal data sharing has increased due to this app and the respondents may change in the future as the disease risks eased [35]. This study utilized the long term climatic records of population density (PD), air temperature (T), specific humidity (SH), rainfall (R), and wind speed (WS) with topographic altitude (E), actual Evapotranspiration (AET), and solar radiation (SR) at the regional level for the spatial relation association with COVID-19 infection count. With the number of infected cases in India of 36 provinces, the vicariate analysis shows failure in identifying the important relation. The higher importance has been identified by the partial least square technique. After the analysis of various parameters, the present study focused on India shows the COVID-19 infections are more prone to the hot and dry regions with below altitude [36].

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Various Deep Learning Model

Promising results obtained from the highly challenging state of art methods related to deep learning. The features interpretation and minimal neural architecture is the challenging one. Various deep learning models like CNN, R-CNN, adversarial models, generative and attention based models have been analyzed in this study. For image segmentation, various analyses and strong research directions have been estimated [38]. For COVID-19 infection prediction, the deep learning models were found to be the most appropriate ones, according to this study. The personal risk scores from lab assessment assigned for the scarce healthcare resources. From this study, the healthcare resource prioritization improved and patient care has been further informed [39]. For predicting the COVID-19 cases of positive this research proposed the deep learning models. State wise comparison has been made based on mild, moderate, and severe in COVID cases. In 32 states, the bi directional LSTM, deep LSTM, and convolutional LSTM have been used for an efficient prediction in which maximum accuracy and absolute error have been chosen. Bidirectional LSTM shows better results. For a short-term prediction, 1 to 3 days BI-LSTM shows better results and it is available publicly. For handling the medical infrastructure these predictions are very helpful for the health authorities. This proposed model can be applied to all nations worldwide [40]. Based on chest X-ray images, three deep CNN approaches have been utilized for COVID-19 detection. With various kernel functions, deep CNN with SVM classifier has been associated. The results depicted asthis study outperformed the local existing approaches. Compared with deep feature extraction, fine-tuning and end to end training needs higher time. The cubic kernel function shows superior performance. Usually, the ResNet-50 model shows better results related to the CNN pre-trained model. Deep CNN performs better for the end to end training process. For the COVID-19 detection, more number of chest X-ray images can be evaluated in future and the various evolution stages can be analyzed to help the radiologists in prediction [41]. This research also utilized the chest radiography images for an efficient COVID-19 prediction by the deep learning approaches. New Coronet model was developed in this study is considered to be low cost and better results obtained. Higher sensitivity and accuracy resulted and thus this model is highly beneficial for the medical practitioners for proper understanding [42].

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

In the public health system, strategic planning has been required to avoid deaths from COVID-19. The time series prediction of COVID-19 cases has been performed by LSTM, Bi-LSTM, autoregressive integrated moving average- ARIMA and support vector regression- SVR in 10 major COVID affected countries. This study was estimated by means of the root mean square error, r2-score indices, and absolute error. In this study, BI-LSTM outperforms the other algorithms and it obtains reduced RMSE and MAE values. For better planning and management Bi-LSTM has been considered as a better pandemic prediction algorithm [42]. This work utilized the Canadian health authority and John Hopkins university public datasets for the COVID-19 forecasting model based on deep learning models. For future COVID-19 cases forecasting, this study used the long short term memoryLSTM. The possible ending point of the COVID outbreak was predicted in this study as of June 2020 and compared it with USA, Italy, and Canada transmission rates [43]. Due to the rapid population growth, automatic disease detection is considered a challenging one. However automatic disease detection can support doctors in diagnostics. LSTM is combined with CNN in this study and utilizes the X-ray images to automatically detect COVID-19.

机器学习代考

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Population-related variables

动力学。标准模型 SEIR 已被使用并且不测量时间变化。这项研究的重点是巴西的医疗保健系统，以考虑受感染的患者人数。如果由于研究结果不明确而导致控制策略长期影响感染率[33]。该研究的主要目的是表明感染或死亡鼠在之前或疾病演变之前并未被预测。Λ高度关注t-风险人群，分析了非热点地区特征。然而，从下面的图形表示，图 4.1 显示，没有感染的地区主要是农村地区。对于印度较密集的地区，目前的 COVID-19 负担高于城市地区。对于这种危重疾病，老年人表现出更大的风险份额[34]。

本研究在荷兰开发了接触者追踪应用程序，并未考虑动态。仅从接触者追踪应用程序就可以预测潜在的吸收。对于这个应用程序的推广，政府和地方卫生部门付出了很多努力。由于此应用程序，个人数据共享有所增加，并且随着疾病风险的缓解，受访者未来可能会发生变化[35]。本研究利用人口密度 (PD)、气温 (T)、比湿度 (SH)、降雨量 (R) 和风速 (WS) 与地形高度 (E)、实际蒸散量 (AET) 的长期气候记录，以及区域层面的太阳辐射 (SR) 与 COVID-19 感染计数的空间关系。随着印度36个省的感染病例数，代理分析表明未能确定重要关系。较高的重要性已通过偏最小二乘法确定。在对各种参数进行分析后，本次针对印度的研究表明，COVID-19 感染更容易出现在海拔以下的炎热干燥地区[36]。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Various Deep Learning Model

从与深度学习相关的极具挑战性的最先进方法中获得的有希望的结果。特征解释和最小的神经结构是具有挑战性的。本研究分析了各种深度学习模型，如 CNN、R-CNN、对抗模型、生成模型和基于注意力的模型。对于图像分割，已经估计了各种分析和强有力的研究方向[38]。根据这项研究，对于 COVID-19 感染预测，深度学习模型被认为是最合适的模型。分配给稀缺医疗资源的实验室评估的个人风险评分。从这项研究中，医疗资源的优先顺序得到了改善，患者护理得到了进一步的了解[39]。为了预测 COVID-19 阳性病例，本研究提出了深度学习模型。已根据 COVID 病例的轻度、中度和重度进行了州级比较。在 32 个状态中，双向 LSTM、深度 LSTM 和卷积 LSTM 已被用于选择最大准确度和绝对误差的有效预测。双向 LSTM 显示出更好的结果。对于短期预测，1 到 3 天的 BI-LSTM 显示出更好的结果，并且可以公开获得。对于处理医疗基础设施，这些预测对卫生当局非常有帮助。这个提出的模型可以应用于全世界所有国家[40]。基于胸部 X 射线图像，三种深度 CNN 方法已被用于 COVID-19 检测。与各种核函数，深度 CNN 与 SVM 分类器相关联。结果描述为这项研究优于当地现有的方法。与深度特征提取相比，微调和端到端训练需要更长的时间。三次核函数显示出优越的性能。通常，ResNet-50 模型显示出与 CNN 预训练模型相关的更好结果。深度 CNN 在端到端训练过程中表现更好。对于 COVID-19 检测，未来可以评估更多数量的胸部 X 光图像，并可以分析各种演变阶段，以帮助放射科医生进行预测 [41]。这项研究还利用胸部 X 光片图像通过深度学习方法进行有效的 COVID-19 预测。在本研究中开发的新 Coronet 模型被认为成本低并获得了更好的结果。结果更高的灵敏度和准确性，因此该模型非常有利于医学从业者正确理解[42]。

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

在公共卫生系统中，需要进行战略规划以避免因 COVID-19 而死亡。COVID-19 病例的时间序列预测已通过 LSTM、Bi-LSTM、自回归综合移动平均线-ARIMA 和支持向量回归-SVR 在 10 个主要受 COVID 影响的国家进行。本研究通过均方根误差、r2 分数指数和绝对误差进行估计。在这项研究中，BI-LSTM 优于其他算法，并且获得了降低的 RMSE 和 MAE 值。为了更好的规划和管理，Bi-LSTM 被认为是一种更好的流行病预测算法 [42]。这项工作利用了加拿大卫生当局和约翰霍普金斯大学的公共数据集，用于基于深度学习模型的 COVID-19 预测模型。对于未来的 COVID-19 病例预测，本研究使用了长期短期记忆 LSTM。本研究预测了截至 2020 年 6 月 COVID 爆发的可能终点，并将其与美国、意大利和加拿大的传播率进行了比较 [43]。由于人口的快速增长，自动疾病检测被认为是一项具有挑战性的任务。然而，自动疾病检测可以支持医生进行诊断。LSTM 在本研究中与 CNN 相结合，并利用 X 射线图像自动检测 COVID-19。

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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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