如果你也在 怎样代写机器学习 machine learning这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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。

assignmentutor-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写机器学习 machine learning方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写机器学习 machine learning代写方面经验极为丰富,各种代写机器学习 machine learning相关的作业也就用不着说。

我们提供的机器学习 machine learning及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • 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|CS7641

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Curse of Dimensionality

In machine learning, the curse of dimensionality refers to the dilemma of learning in high-dimensional spaces. As shown in the previous k-NN example, as the dimensionality of learning problems grows, the volume of the underlying space increases exponentially. This typically requires an exponentially increasing amount of training data and computing resources to ensure the effectiveness of any learning methods. Moreover, our intuition of the three-dimensional physical world often fails in high dimensions [54]. The similarity-based reasoning breaks down in high dimensions as the distance measures become unreliable and counterintuitive. For example, if many samples are uniformly placed inside a unit hypercube in a high-dimensional space, it is proven that most of these samples are closer to a face of the hypercube than to their nearest neighbors.

However, the worst-case scenarios predicted by the curse of dimensionality normally occur when the data are uniformly distributed in highdimensional spaces. Most real-world learning problems involve highdimensional data, but the good news is that real-world data never spread evenly throughout the high-dimensional spaces. This observation is often referred to as the blessing of nonuniformity [54]. The blessing of nonuniformity essentially allows us to be able to effectively learn these highdimensional problems using a reasonable amount of training data and computing resources. A nonuniform data distribution suggests that all dimensions of the data are not independent but highly correlated in such a way that many dimensions are redundant. In other words, many dimensions can be discarded without losing much information about the data distribution. This idea motivates a group of machine learning methods called dimensionality reduction. Alternatively, a nonuniform distribution in a high-dimensional space also suggests that the real data are only concentrated in a linear subspace or a lower-dimensional nonlinear subspace, which is often called a manifold. In machine learning, the so-called manifold learning aims to identify such lower-dimensional topological spaces where high-dimensional data are congregated.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Vectors and Matrices

A scalar is a single number, often denoted by a lowercase letter, such as $x$ or $n$. We also use $x \in \mathbb{R}$ to indicate that $x$ is a real-valued scalar and $n \in \mathbb{N}$ for that $n$ is a natural number. A vector is a list of numbers arranged in order, denoted by a lowercase letter in bold, such as $\mathbf{x}$ or $\mathbf{y}$. All numbers in a vector can be aligned in a row or column, called a row vector or column vector, accordingly. We use $\mathbf{x} \in \mathbb{R}^n$ to indicate that $\mathbf{x}$ is an $n$-dimensional vector containing $n$ real numbers. This book adopts the convention of writing a vector in a column, such as the following:
$$
\mathbf{x}=\left[\begin{array}{c}
x_1 \
x_2 \
\vdots \
x_n
\end{array}\right] \quad \mathbf{y}=\left[\begin{array}{c}
y_1 \
y_2 \
\vdots \
y_m
\end{array}\right] .
$$
A matrix is a group of numbers arranged in a two-dimensional array, often denoted by an uppercase letter in bold, such as A or B. For example, a matrix containing $m$ rows and $n$ columns is called an $\mathrm{m} \times \mathrm{n}$ matrix,

represented as
$$
\mathbf{A}=\left[\begin{array}{cccc}
a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1 n} \
a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2 n} \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \
a_{m 1} & a_{m 2} & \cdots & a_{m n}
\end{array}\right] .
$$
We use $\mathbf{A} \in \mathbb{R}^{m \times n}$ to indicate that $\mathbf{A}$ is an $m \times n$ matrix containing all real numbers.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|CS7641

机器学习代考

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Curse of Dimensionality

在机器学习中,维度灾难是指在高维空间中学习的困境。如前面的 k-NN 示例所示,随着学习问题的维数增长,底层空间的体积呈指数增长。这通常需要成倍增加的训练数据和计算资源,以确保任何学习方法的有效性。此外,我们对 3D 物理世界的直觉在高维中经常失败 [54]。随着距离测量变得不可靠和违反直觉,基于相似性的推理在高维度上失效。例如,如果许多样本被均匀地放置在高维空间中的单位超立方体内,则证明这些样本中的大多数都更靠近超立方体的一个面,而不是它们的最近邻。

然而,维数灾难预测的最坏情况通常发生在数据均匀分布在高维空间中时。大多数现实世界的学习问题都涉及高维数据,但好消息是现实世界的数据永远不会均匀地分布在整个高维空间中。这种观察通常被称为不均匀的祝福[54]。非均匀性的加持本质上使我们能够使用合理数量的训练数据和计算资源有效地学习这些高维问题。不均匀的数据分布表明数据的所有维度都不是独立的,而是高度相关的,因此许多维度都是冗余的。换句话说,可以丢弃许多维度,而不会丢失太多关于数据分布的信息。这个想法激发了一组称为降维的机器学习方法。或者,高维空间中的非均匀分布也表明真实数据仅集中在线性子空间或低维非线性子空间中,通常称为流形。在机器学习中,所谓的流形学习旨在识别这种聚集了高维数据的低维拓扑空间。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Vectors and Matrices

标量是单个数字,通常用小写字母表示,例如 $x$ 或者 $n$. 我们还使用 $x \in \mathbb{R}$ 表示 $x$ 是一个实值标量,并且 $n \in \mathbb{N}$ 为了那个原因 $n$ 是一个自然数。向量是按顺序排列的 数字列表,用粗体小写字母表示,例如 $\mathbf{x}$ 或者 $\mathbf{y}$. 向量中的所有数字都可以在一行或一列中对齐,相应地称为行向量或列向量。我们用 $\mathbf{x} \in \mathbb{R}^n$ 表示 $\mathbf{x}$ 是一个维向 量包含 $n$ 实数。本书采用列中写向量的约定,例如:
$$
\mathbf{x}=\left[x_1 x_2 \vdots x_n\right] \quad \mathbf{y}=\left[y_1 y_2 \vdots y_m\right]
$$
矩阵是一组排列成二维数组的数字,通常用粗体大写字母表示,例如 $\mathrm{A}$ 或 $\mathrm{B}$ 。例如,包含 $m$ 行和 $n$ 列称为 $\mathrm{m} \times \mathrm{n}$ 矩阵,
表示为
我们用 $\mathbf{A} \in \mathbb{R}^{m \times n}$ 表示 $\mathbf{A}$ 是一个 $m \times n$ 包含所有实数的矩阵。

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

assignmentutor™作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写