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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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- 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|Optical Character Recognition
OCR is an electronic or mechanical translator which translates images of any form like a scanned document, a photograph of a document, a photo of a scene or a subtitle of text to machine-coded text. OCR $[8,9]$ is a generalized method that converts text or images into printed texts digitallyso that corresponding text can be searched, edited, or compactly processed, viewed online, and used in machine processing electronically. This method is the area of science in computer vision, pattern recognition, and AI. The early versions need to train each character with visuals and applicable to one font at a time only, but the advanced versions are very popularsince they can produce a high degree of recognition for most fonts and support a number of inputs in digital format. OCR system consists of six stages, they are acquisition, segmentation, preprocessing, feature extraction, recognition, and post processing as shown in Figure 5.4.
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|K-Nearest Neighbors Algorithm
KNN algorithm will be used for two purposes: Classification and Regression. Input will be the same for both, but the output will be decided based on whether we are using KNN $[21,22]$ for classification or regression. KNN is very simple and can be easily implemented, but the difficulty with this algorithm is if the size of the training set increases then computations become expensive, and also accuracy will decrease if the input features are noise components or irrelevant components. KNN algorithm [36] can be used in various fields like a diagnosis of more than one disease which shows same symptoms, analyzing financial matters before sanctioning loan, recognizing videos and images, casting votes for various parties.
For continuous variables, the distance metric used is Euclidean and for discrete variables, the distance metric is Overlap. The implementation of KNN is done by first transforming the input data set into a feature vector, then it calculates the distance between the points using Euclidean distance which is shown below.
$$
\begin{aligned}
d(a, b) &=\sqrt{\left(b_{1}-a_{1}\right)^{2}+\left(b_{2}-a_{2}\right)^{2}+\cdots+\left(b_{k}-a_{k}\right)^{2}} \
&=\sqrt{\sum_{n=1}^{k}\left(b_{n}-a_{n}\right)^{2}}
\end{aligned}
$$
Where $a$ is the training data, $b$ is the test data point, $\mathrm{d}(a, b)$ is the Euclidean distance between $\mathrm{a}$ and $\mathrm{b}$ and $\mathrm{k}$ is the number of pints in the data. When this formula runs, it will calculate the distance between input data set with test data and discovers the probability of similarity with test data. Now depends on the highest probability, the classification of input data sets will be done. The working of the KNN algorithm is explained with the following steps:
Step 1: Load input data and test data.
Step 2: Choose the value of $\mathrm{K}$.
Step 3: Using the Euclidean metric or any other metric, calculate the distance between each row of input data with each point in test data.
Step 4: Arrange them in ascending order.
Step 5: Select the topmost K row.
Step 6: Based on the probability of similarity, the classification of data sets will happen.
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Conclusion and Future Scope
As new technologies are developed and advancements came into the picture, learners can learn more effectively, competently, flexibly, and contentedly. Increased attention has been given to smart education, a concept that defines learning in the digital age. With user-driven and motivational learning solutions, the proposed system aims to promote $21^{\text {st }}$ century learning. The technology advancements and the impact on student learning have been seen when we move from blackboard teaching to smart classes. Similarly, the proposed system also helps children in many ways like self-learning, easily understanding, stress relief, and interest. As the $21^{\text {st }}$ century is declared as an ‘Era of Artificial Intelligent’ where human power is replaced with robotic technology. In the same way, the proposed system also aims at teaching learners without a mentor effectively and efficiently. The design and implementation of 3D smart learning using LabVIEW are presented in this chapter. Required image is cropped using the ROI and some required characteristics are extracted and are compared with the existing template. When the two images match, the output is displayed and voice output is obtained. The future education system can be performed using the proposed system which becomes an interesting and effective tool to teach learners through online also.
机器学习代考
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Optical Character Recognition
OCR 是一种电子或机械翻译器，可将任何形式的图像（如扫描文档、文档照片、场景照片或文本字幕）翻译成机器编码文本。光学字符识别[8,9]是一种通用的方法，它将文本或图像以数字方式转换为印刷文本，以便可以搜索、编辑或紧凑地处理相应的文本，在线查看，并以电子方式用于机器处理。这种方法是计算机视觉、模式识别和人工智能的科学领域。早期版本需要用视觉训练每个字符并且一次只适用于一种字体，但高级版本非常受欢迎，因为它们可以对大多数字体产生高度识别并支持数字格式的大量输入。OCR 系统由六个阶段组成，它们是采集、分割、预处理、特征提取、识别和后处理，如图 5.4 所示。
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|K-Nearest Neighbors Algorithm
KNN 算法将用于两个目的：分类和回归。两者的输入相同，但输出将根据我们是否使用 KNN 来决定 $[21,22]$ 用于分类或回归。KNN 非常 简单且易于实现，但该算法的难点在于，如果训练集的大小增加，则计算量会变得昂贵，如果输入特征是橾声成分或不相关的成分，精度 也会降低。KNN 算法 [36] 可用于各个领域，例如诊断一种以上表现出相同症状的疾病、在批准贷款之前分析财务事项、识别视频和图 像、为各方投票。
$\mathrm{~ 对 于 连 续 变 量 ， 使 用 的 距 离 度 量 是 欧 几 里 得 ， 对 于 离 散 变 量 ， 距 离 度 量 是 重 叠}$ 用欧几里德距离计算点之间的距离，如下所示。
$$
d(a, b)=\sqrt{\left(b_{1}-a_{1}\right)^{2}+\left(b_{2}-a_{2}\right)^{2}+\cdots+\left(b_{k}-a_{k}\right)^{2}}=\sqrt{\sum_{n=1}^{k}\left(b_{n}-a_{n}\right)^{2}}
$$
在哪里 $a$ 是训练数据， $b$ 是测试数据点， $\mathrm{d}(a, b)$ 是之间的欧几里得距离 $\mathrm{a}$ 和 $\mathrm{b}$ 和 $\mathrm{k}$ 是数据中的品脱数。当这个公式运行时，它将计算输入数据 集与测试数据之间的距离，并发现与测试数据相似的概率。现在取决于最高概率，将完成输入数据集的分类。KNN 算法的工作原理通过 以下步骤进行说明:
步骤 1: 加载输入数据和测试数据。
第二步：选择值K.
步骤 3：使用欧几里得度量或任何其他度量，计算每行输入数据与测试数据中每个点之间的距离。
第四步：按升序排列。
步骤 5：选择最上面的 $\mathrm{K}$ 行。
Step 6：根据相似的概率对数据集进行分类。
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Conclusion and Future Scope
随着新技术的发展和进步的出现，学习者可以更有效、更有能力、更灵活、更满足地学习。智能教育受到了越来越多的关注，这是一个定义数字时代学习的概念。通过用户驱动和激励学习解决方案，所提出的系统旨在促进21英石 世纪学习。当我们从黑板教学转向智能课堂时，技术进步和对学生学习的影响已经显现。同样，所提出的系统还可以在许多方面帮助儿童，例如自学、易于理解、缓解压力和兴趣。作为21英石 世纪被宣布为“人工智能时代”，人类的力量被机器人技术取代。同样，所提出的系统还旨在有效和高效地教授没有导师的学习者。本章介绍了使用 LabVIEW 进行 3D 智能学习的设计和实现。使用 ROI 裁剪所需的图像，并提取一些所需的特征并与现有模板进行比较。当两个图像匹配时，显示输出并获得语音输出。未来的教育系统可以使用所提出的系统来执行，该系统也成为通过在线教授学习者的有趣且有效的工具。
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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。
| R语言代写 | 问卷设计与分析代写 |
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