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统计学的目的是在样本的基础上对人群进行推断。机器学习被用来通过在数据中寻找模式来进行可重复的预测。

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我们提供的统计与机器学习Statistical and 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

统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|Advanced Analytics in Data Science

Data science and advanced analytics comprise more than simply statistical analysis and mathematical models. The field encompasses machine learning, forecasting, text analytics, and optimization. Data scientists must use all these techniques to solve business problems. In several business scenarios, a combination of some of these models are required to propose a feasible solution to a specific problem.

There are basically two types of machine learning models: supervised learning (when the response variable (also known as the target) is known and used in the model) and unsupervised learning (when the target is unknown or not used in the model). The input variables (also called features in the machine learning field or the independent attributes in the statistical field) contain information about the customers, who they are, how they consume the product or service, how they pay for it, for how long they are customers, from where they came from, where they went to, among many other descriptive information.

The target is the business event of interest, for example, when a customer makes churn, purchases a product, makes a payment, or simply uses a credit card or makes a phone call. This event is called a target because this is the event the model will try to predict, classify, or estimate. This is what the company wants to know. (A target is also called a label in the machine learning field or dependent attribute in the statistical field.) Unsupervised models do not require the target. These models are used to generate insights about the data, or market, or customers, to evaluate possible trends or to better understand some specific business scenarios. These models do not aim to classify, predict, or estimate a business event in the future.

As shown in Table 1.1, regression, decision tree, random forest, gradient boosting, neural network, and support vector machine are examples of supervised models. Clustering, association rules, sequence association rules, path analysis, and link analysis are examples of unsupervised models. There is a variation of these types of models called semi-supervised models. Semi-supervised models involve a small amount of data where the target is known and a large amount of data where the target is unknown. There are also models associated with reinforcement learning, where the algorithm is trained by using a system to reward the step when the model goes in the right direction and to punish the step when the model goes in the wrong direction. Semi-supervised models are becoming more prevalent and are often implemented in artificial intelligence applications. For example, reinforcement learning can be used to train a model to learn and take actions in self-driving cars. During the training, if the car drives safely in the road, the learning step is rewarded because it is going in the right direction. On the other hand, if the car drives off the road, the learning step is punished because the training is going in the wrong direction.
As statistical models try to approximate reality through mathematical formalized methods making predictions about future events, machine learning automates some of the most important steps in analytical models, the learning process. Machine learning models automatically improve the learning steps based on the input data and the objective function.

统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|Data Monetization

Information is the new gold. Data science can be used for organizations to monetize the most important asset that they have, which is data. Data monetization refers to the act of generating measurable economic benefits from available data sources. Companies in different industries have very sensitive and important data about customers or people in general. Think about telecommunications companies that have precise information about where people go at any point in time. Where people are in a point in time can be easily monetized. Data scientists can use the results of mobile apps that track what customers do, when, and with who. They can also use the results of web search engines that know exactly what customers are looking for in a point in time. Some examples of data monetization include:

• Location-Based Marketing – develop specialized offers and promotions that are delivered to targeted customers via their mobile devices. For example, if you enter a specific area in a city, you might get a coupon for companies located in that area.
• Micro Segmentation – create highly detailed customer segments that can be used to send very specific campaigns, promotions, and offerings over time.
• Third-party Partnerships – partner with different companies to combine customer data to enrich the information used to create analytical models and data analyses about business actions.
• Real-Time Data Analysis – analyze real-time data streams from different types of transactions to keep customers consuming or using products and services with no outages or intermittent breaks.
  In conclusion, data scientists can develop and deploy a set of techniques and algorithms to address business problems. Today, companies are dealing with information that comes in varieties and volumes never encountered before. As data scientists increase their skills in areas such as machine learning, statistical analysis, forecasting, text analytics, and optimization, their value to the company will increase over time.

统计与机器学习代考

统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|Advanced Analytics in Data Science

数据科学和高级分析不仅仅包括统计分析和数学模型。该领域包括机器学习、预测、文本分析和优化。数据科学家必须使用所有这些技术来解决业务问题。在一些业务场景中，需要将其中一些模型组合起来，以提出针对特定问题的可行解决方案

机器学习模型基本上有两种类型:有监督学习(当响应变量(也称为目标)是已知的，并在模型中使用)和无监督学习(当目标是未知的或没有在模型中使用)。输入变量(在机器学习领域也称为特征或统计领域的独立属性)包含关于客户的信息，他们是谁，他们如何消费产品或服务，他们如何支付，他们是客户多长时间，他们从哪里来，他们去哪里，以及许多其他描述性信息

目标是所关心的业务事件，例如，当一个客户出现问题、购买产品、付款或仅仅使用信用卡或打电话时。这个事件被称为目标，因为这是模型试图预测、分类或估计的事件。这是该公司想知道的。(目标在机器学习领域也称为标签，在统计领域也称为依赖属性。)非监督模型不需要目标。这些模型用于生成关于数据、市场或客户的见解，以评估可能的趋势或更好地理解一些特定的业务场景。这些模型的目的不是对未来的业务事件进行分类、预测或估计

如表1.1所示，回归、决策树、随机森林、梯度增强、神经网络和支持向量机是监督模型的例子。聚类、关联规则、序列关联规则、路径分析和链接分析都是无监督模型的例子。这些类型的模型有一种变体，叫做半监督模型。半监督模型涉及目标已知的少量数据和目标未知的大量数据。也有一些与强化学习相关的模型，算法是通过使用一个系统来训练的，当模型朝正确的方向发展时，系统会奖励步骤，当模型朝错误的方向发展时，系统会惩罚步骤。半监督模型正变得越来越普遍，并且经常在人工智能应用中实现。例如，强化学习可以用来训练一个模型在自动驾驶汽车中学习和采取行动。在训练过程中，如果汽车在道路上安全行驶，学习步骤就会得到奖励，因为它的方向是正确的。另一方面，如果汽车驶离道路，学习步骤将受到惩罚，因为训练方向是错误的。统计模型试图通过数学形式化的方法对未来事件做出预测来接近现实，机器学习自动化了分析模型中一些最重要的步骤，即学习过程。机器学习模型根据输入数据和目标函数自动改进学习步骤

统计代写|统计与机器学习作业代写统计和机器学习代考|数据货币化

信息是新的黄金。数据科学可以帮助组织将他们拥有的最重要的资产——数据——变现。数据货币化是指从可用的数据源中产生可衡量的经济效益的行为。不同行业的公司都有关于客户或一般人的非常敏感和重要的数据。想想电信公司，他们拥有人们在任何时间点去哪里的精确信息。人们所处的时间点可以很容易地实现货币化。数据科学家可以使用移动应用程序的结果来跟踪客户做了什么，什么时候做，和谁在一起。他们还可以利用网页搜索引擎的结果，准确地知道客户在某个时间点在寻找什么。数据货币化的一些例子包括:

基于位置的营销——开发专门的优惠和促销活动，通过目标客户的移动设备传递给他们。例如，如果你进入一个城市的特定地区，你可能会得到一张该地区公司的优惠券。微细分-创建高度详细的客户细分，可以用于发送非常具体的活动，促销和产品的时间。第三方伙伴关系——与不同的公司合作，将客户数据结合起来，以丰富用于创建分析模型和关于业务行为的数据分析的信息。实时数据分析——分析来自不同类型交易的实时数据流，使客户在不中断或间歇性中断的情况下消费或使用产品和服务。总之，数据科学家可以开发和部署一套技术和算法来解决业务问题。今天，公司要处理的信息种类和数量都是前所未有的。随着数据科学家在机器学习、统计分析、预测、文本分析和优化等领域技能的提高，他们对公司的价值将随着时间的推移而增加

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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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