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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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  • Statistical Computing 统计计算
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  • 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
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统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|Definition and Examples of Supervised Learning

Supervised learning can be defined as the process of learning a function that maps an input to an output based on teaching the statistical machine learning method with input-output pairs. The training data consist of pairs of objects (usually vectors): one component of the pair is the input data (predictors = explanatory variable $=$ input) and the other, the desired results (response variable $=$ dependent variable $=$ output). The output of the function can be a numerical value (as in regression problems) or a class label (as in multinomial regression). The goal of supervised learning is to learn a function that, given a sample of data and desired outputs, best approximates the relationship between input and output observable in the data. This function should be capable of predicting the value corresponding to any valid input object after having seen a series of examples of training data. Under optimal conditions, the algorithm correctly determines the class labels for unseen instances. This implies a learning algorithm that is able to generalize from the training data to unseen situations in a “reasonable” way.

Suppose you’re teaching your child to distinguish between corn and tomato (Fig. 1.5). First you show him (her) a picture of an ear of corn and a picture of a tomato. In the learning process, your child must keep in mind that if the color is yellow and the shape is not round, then it is probably an ear of corn, but if the color is red and the shape is round, then it is probably a tomato. This is how your child learns. Then you can show a third picture and ask your child to classify the vegetable as either ear of corn or tomato. When you show the third picture, he (she) will very likely identify if the vegetable is ear of corn or tomato, due to the fact that we haye already labeled the two pictures into categories, so your child knows what is an ear of corn and what is a tomato. This example illustrates how supervised learning works using ground truth data that consist of having prior knowledge of what the output values of our samples should be.

To give another example, imagine that you’re training a seal to applaud (Fig. 1.6). The goal is to make the seal applaud when you raise your right hand. The training process consists of presenting the seal with enough examples by raising your right hand and rewarding it with some great candy whenever it applauds when it sees your right hand is raised. In the same way, the seal may be “punished” if it applauds whenever your right hand is not raised, by doing something unpleasant for the seal but not harmful. Supervision involves stimulating the seal to respond to positive samples by rewarding it, and not to respond to negative samples by “punishing” it. Hopefully, the seal then obtains a built-in feeling (hypothesis) for applauding whenever you raise your hand right. The process is evaluated by presenting the seal with another person raising his/her right hand, someone who did not take part in the training process and who is unknown to the seal. However, based on its built-in feeling for what a person with his/her raised right hand looks like, the seal should be able to transfer this knowledge to the present person. It must then consider and applauding.

统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|Definitions and Examples of Unsupervised Learning

Unsupervised learning is when you only have input (predictors $=$ independent variables) data $(X)$ and no previous knowledge of corresponding labeled outputs or response variables (Fig. 1.8). So its goal is to deduce the natural structure present within a set of data points. In other words, to extract the underlying structure or distribution in the data in order to learn more about the data, that is, the network uses training patterns to discover emerging collective properties and organizes the data into clusters. In unsupervised learning (unlike supervised learning), there is no correct answer (output $=$ response variable $=$ dependent variable) and there is no teacher. For this reason, we are not interested in prediction since we do not have an associated response variable $Y$. Statistical machine learning algorithms under unsupervised learning are left to their own devices to discover and present the interesting structure in the data. However, there is no way to determine if our work is correct since we don’t know the right answer because the job was done without supervision. Unsupervised learning problems can be divided into clustering and association problems.

Clustering: A clustering problem is when you want to discover the inherent groupings in the data, such as grouping maize hybrids by their genetic architecture. Another example is grouping people according to their consumption behaviors. But in both cases we cannot check if the classifications are correct since we don’t know the true grouping of each individual.

Association: An association rule learning problem is when you want to discover rules that describe large portions of your data, such as people who buy $\mathrm{X}$ also tend to buy $Y$.
Some popular examples of unsupervised learning algorithms are
(a) Principal component analysis
(b) Multidimensional scaling for grouping
(c) A k-means algorithm for clustering problems
(d) An a priori algorithm for association rule learning problems

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统计与机器学习代考

统计代写|统计与机器学习作业代写统计和机器学习代考|监督学习的定义和示例

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有监督学习可以被定义为学习一个函数的过程,该函数将输入映射到输出,基于使用输入输出对的统计机器学习方法的教学。训练数据由一对对象(通常是向量)组成:一对的一个组成部分是输入数据(预测器=解释变量$=$输入),另一个是期望的结果(响应变量$=$因变量$=$输出)。函数的输出可以是一个数值(如在回归问题中)或一个类标签(如在多项回归中)。监督学习的目标是学习一个函数,在给定数据样本和期望输出的情况下,该函数最接近数据中可观察到的输入和输出之间的关系。在看过一系列训练数据示例后,该函数应该能够预测与任何有效输入对象对应的值。在最优条件下,该算法正确地确定了未见实例的类标签。这意味着一种学习算法能够以一种“合理”的方式从训练数据中归纳出不可见的情况


假设你正在教孩子区分玉米和番茄(图1.5)。首先,你给他(她)看一幅玉米穗和一幅番茄的图片。在学习的过程中,一定要让孩子记住,如果颜色是黄色,形状不是圆的,那么很可能是玉米穗,但如果颜色是红色,形状是圆的,那么很可能是番茄。这是你的孩子学习的方式。然后你可以展示第三张图片,让你的孩子把蔬菜归类为玉米穗或番茄。当你展示第三张图片时,他(她)很可能会识别出蔬菜是玉米穗还是番茄,因为我们已经把这两张图片分类了,所以你的孩子知道什么是玉米穗,什么是番茄。这个例子说明了监督学习是如何使用基本事实数据工作的,这些数据包括对样本的输出值的先验知识


再举一个例子,假设你正在训练一只海豹鼓掌(图1.6)。目的是让海豹在你举起右手时鼓掌。训练过程包括向海豹展示足够多的例子,举起你的右手,当海豹看到你举起右手而鼓掌时,奖励它一些好吃的糖果。同样,如果你不举起右手,海豹就鼓掌,那它就会受到“惩罚”,做一些对海豹不愉快但无害的事情。监督包括通过奖励来刺激海豹对阳性样本做出反应,而不是通过“惩罚”来刺激海豹对阴性样本做出反应。希望印章得到一种内在的感觉(假设),当你正确地举起手时,就会鼓掌。训练过程的评估方法是,在展示印章时,另一个人举起他/她的右手,这个人没有参加训练过程,印章不认识。然而,基于印章对举起右手的人的内在感觉,印章应该能够将这种认知传递给在场的人。然后它必须考虑并鼓掌

统计代写|统计与机器学习作业代写统计和机器学习代考|无监督学习的定义和示例

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无监督学习是指你只有输入(预测因子$=$自变量)数据$(X)$,对相应的标记输出或响应变量之前没有任何知识(图1.8)。因此,它的目标是推导一组数据点内的自然结构。换句话说,为了提取数据中的底层结构或分布,以便更多地了解数据,也就是说,网络使用训练模式来发现正在出现的集体属性,并将数据组织成集群。在无监督学习(不像监督学习)中,没有正确答案(输出$=$响应变量$=$因变量),也没有老师。由于这个原因,我们对预测不感兴趣,因为我们没有相关的响应变量$Y$。在无监督学习下的统计机器学习算法被留给它们自己的设备来发现和呈现数据中有趣的结构。然而,我们没有办法确定我们的工作是否正确,因为我们不知道正确的答案,因为工作是在没有监督的情况下完成的。无监督学习问题可分为聚类问题和关联问题

聚类:聚类问题是当你想要发现数据中的固有分组时,例如根据玉米杂交品种的遗传结构进行分组。另一个例子是根据人们的消费行为对他们进行分组。但在这两种情况下,我们无法检查分类是否正确,因为我们不知道每个个体的真正分组

关联:关联规则学习问题是当你想要发现规则描述你的大部分数据,例如买$\mathrm{X}$的人也倾向于买$Y$一些流行的无监督学习算法的例子是
(a)主成分分析
(b)分组的多维缩放
(c)聚类问题的k-means算法
(d)关联规则学习问题的先验算法

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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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