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数据库管理系统（DBMS）是用于存储、检索和运行数据查询的软件系统。DBMS作为终端用户和数据库之间的接口，允许用户在数据库中创建、读取、更新和删除数据。

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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• 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

电子工程代写|数据管理和数据系统代写Data Management and Data Systems代考|Naive Bayes Classifier

This is a popular technique for carrying out classification with a postulation of absolute independence among various predictors. Naive Bayes is known to perform excellently well when compared with other prominent classification types. Bayes theorem gives a means of determining the $P(c \mid x)$ from $P(x), P(c)$ and $P(x \mid c)$-as depicted in Eq. 2. $P(x \mid c)$ can be defined as the possibility which is considered as the probability of predictor given class. $P(c)$ can also be defined as prior probability of class. $P(x)$ is defined as prior probability of predictor.

Figure 1 provides the step by step way of carrying the experimentation hefore arriving at the results obtained. The moment the URL is entered, a comparative assessment is observed with trusted domain list to ascertain if it is phishing or not. If there is no concrete assurance regarding the status of the URL, features are extracted for detection purpose after which training and classification will be carried out on the suspicious URL. If URL is considered as phishing, the whole process will stop.
$$
\begin{aligned}
p(c \mid x) &=\frac{p(x \mid c) p(c)}{p(x)} \
p(c \mid x) &=p\left(x_{1} \mid c\right) * p\left(x_{2} \mid c\right) * \ldots * p\left(x_{n} \mid c\right) * p(c)
\end{aligned}
$$
where each of the parameters is defined as follows:
$P(c \mid x)$ can be defined as posterior probability of class ( $c$, target) given predictor $(x$, attributes).

电子工程代写|数据管理和数据系统代写Data Management and Data Systems代考|Related Works

Fashion recommender systems have been proposed for two categories of users namely: the fashion designers as well as the consumers.

Tu and Dong in [11] proposed an intelligent personalised fashion recommendation system. The framework comprises of three distinct models namely: “interaction and recommender model, evolutionary hierarchical fashion multimedia mining model and colour tone analysis model which work together to give recommendations”. Style, favourite colour and skin colour were considered as the personalised index when recommending clothing matching.

Vogiatzis et al. [12] proposed a personalised clothing recommendation system for users that combines, “knowledge derived from fashion experts with the preferences of users towards garments”. The knowledge gathered from the experts is encoded as ontology.

Zeng et al. [13] proposed a “perception-based fashion recommender system for supporting fashion designers in selecting the best-personalised fashion design scheme”. It comprises of two distinct models, which work together to give recommendations. The two models characterise the relation between human body measurements and human perceptions on human body shapes.

Liu et al. [14] introduces a fashion recommendation system comprising of two subsystems. The first is the magic closet, which is an occasion-oriented clothing recommendation system while the second is Beauty E-expert for facial hairstyle and makeup recommendations. The system employs a latent Support Vector Machinebased recommendation model.

Ajmani et al. [15] presented a “method for content-based recommendation of media-rich commodities using probabilistic multimedia ontology. The ontology encodes subjective knowledge of experts that enables interpretation of media based and semantic product features in context of domain concepts. As a result, the recommendation is based on the semantic compatibility between the products and user profile in context of use. The architecture is extensible to other domains of mediarich products, where selection is primarily guided by the aesthetics of the media contents”.

Wakita et al. [16] proposed “a fashion-brand recommendation method that is based on both fashion features and fashion association rules”. The study was aimed at improving the accuracy of recommendation in Web services that sell fashion clothes.

数据管理和数据系统代考

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这是一种流行的技术，用于在各种预测变量之间以绝对独立的假设进行分类。与其他突出的分类类型相比，朴素贝叶斯的表现非常出色。贝叶斯定理提供了一种确 定 $P(c \mid x)$ 从 $P(x), P(c)$ 和 $P(x \mid c)$ – 如方程式所示。2 $2(x \mid c)$ 可以定义为被认为是给定类别的预测器概率的可能性。 $P(c)$ 也可以定义为类的先验概率。 $P(x)$ 被 定义为预测器的先验概率。
图 1 提供了在获得结果之前进行实验的分步方法。输入 URL 的那一刻，将观察与受信任域列表的比较评估，以确定它是否是网络钓鱼。如果对 URL 的状态没有具 体保证，则提取特征用于检侧目的，然后对可疑 URL 进行训练和分类。如果 URL 被认为是网络钓鱼，整个过程将停止。
$$
p(c \mid x)=\frac{p(x \mid c) p(c)}{p(x)} p(c \mid x) \quad=p\left(x_{1} \mid c\right) * p\left(x_{2} \mid c\right) * \ldots * p\left(x_{n} \mid c\right) * p(c)
$$
其中每个参数定义如下:
$P(c \mid x)$ 可以定义为类的后验概率 $(c$, 目标) 给定的预测器 $(x ，$ 属性) 。

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已经为两类用户提出了时尚推荐系统，即：时尚设计师和消费者。

Tu和Dong在[11]中提出了一种智能的个性化时尚推荐系统。该框架包括三个不同的模型，即：“交互和推荐模型、进化分层时尚多媒体挖掘模型和色调分析模型，它们共同提供推荐”。在推荐服装搭配时，将款式、喜欢的颜色和肤色作为个性化指标。

Vogiatzis 等人。[12] 为用户提出了一个个性化的服装推荐系统，该系统将“来自时尚专家的知识与用户对服装的偏好相结合”。从专家那里收集的知识被编码为本体。

曾等人。[13] 提出了“基于感知的时尚推荐系统，用于支持时装设计师选择最佳个性化的时装设计方案”。它由两个不同的模型组成，它们共同提供建议。这两个模型描述了人体测量与人体对人体形状的感知之间的关系。

刘等人。[14] 介绍了一种时尚推荐系统，包括两个子系统。第一个是魔衣橱，它是一个面向场合的服装推荐系统，第二个是美容电子专家，用于面部发型和化妆推荐。该系统采用基于潜在支持向量机的推荐模型。

阿杰马尼等人。[15] 提出了一种“使用概率多媒体本体对富媒体商品进行基于内容的推荐的方法。本体对专家的主观知识进行编码，从而能够在领域概念的上下文中解释基于媒体的语义产品特征。因此，推荐基于产品和用户配置文件在使用上下文中的语义兼容性。该架构可扩展到媒体产品的其他领域，其中选择主要由媒体内容的美学指导”。

胁田等人。[16] 提出了“一种基于时尚特征和时尚关联规则的时尚品牌推荐方法”。该研究旨在提高销售时尚服装的网络服务中推荐的准确性。

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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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