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统计机器学习领域也提出了现代统计学中一些最具挑战性的理论问题，其中最主要的是理解推理和计算之间的联系这一普遍问题。统计学习理论是一个从统计学和函数分析领域汲取的机器学习框架。统计学习理论处理的是基于数据寻找预测函数的统计推理问题。
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- 数学建模 Mathematical Modeling
- 数学优化 Mathematical Optimization
- 概率和统计 Probability and statistics
- 排队论 Queueing theory
- 社交网络/交通预测模型 Social network/traffic prediction modeling
- 随机过程 Stochastic processes
- 供应链管理 Supply chain management
统计机器学习代写
数学代写|统计机器学习作业代写Statistical Machine Learning代考|The Single Hold-Out Set Approach
The single hold-out set or validation set approach consists of randomly dividing the available data set into a training set and a validation or hold-out set (Fig. 4.3). The statistical machine learning model is trained with the training set while the hold-out set (testing set) is used to study how well that statistical machine learning model performs on unseen data. For example, $80 \%$ of the data can be used for training the model and the remaining $20 \%$ of the data for testing it. One weakness of the hold-out (validation) set approach is that it depends on just one training-testing split and its performance depends on how the data are split into the training and testing sets.
数学代写|统计机器学习作业代写STATISTICAL MACHINE LEARNING代考|The k-Fold Cross-validation
In $k$-fold $\mathrm{CV}$, the data set is randomly divided into $k$ complementary folds (groups) of approximately equal size. One of the subsets is used as testing data and the rest $(k-1)$ as training data. Then $k-1$ folds are used for training the statistical machine learning model and the remaining fold for evaluating the out-of-sample prediction performance. For these reasons, the statistical machine learning model is fitted $k$ times using a different partition (fold) as the testing set and the remaining $k-1$ as the training set. Finally, the arithmetic mean of the $k$ folds is obtained and reported as the prediction performance of the statistical machine learning model (see Fig. 4.4). This method is very accurate because it combines $k$ measures of fitness resulting from the $k$ training and testing data sets into which the original data set was divided, but at the cost of more computational resources. In practice, the choice of the number of folds depends on the measurement of the data set, although 5 or 10 folds are the most common choices.It is important to point out that to reduce variability, we recommend implementing the $k$-fold CV multiple times, each time using different complementary subsets to form the folds; the validation results are combined (e.g., averaged) over the rounds (times) to give a better estimate of the statistical machine learning model predictive performance.
数学代写|统计机器学习作业代写STATISTICAL MACHINE LEARNING代考|The Leave-One-Out Cross-validation
The Leave-One-Out (or LOO) CV is very simple since each training data set is created by including all the individuals except one, while the testing set only includes the excluded individual. Thus, for $n$ individuals in the full data set, we have $n$ different training and testing sets. This CV scheme wastes minimal data, as only one individual is removed from the training set.
Regarding the $k$-fold cross-validation that was just explained, $n$ models are built from $n$ individuals (samples) instead of $k$ models, where $n>k$. Moreover, each model is trained on $n-1$ samples rather than $(k-1) n / k$. In both cases, since $k$ is normally not too large and $k<n$, LOO is more computationally expensive than $k$ fold cross-validation. In terms of prediction performance, LOO normally produces high variance for the estimation of the test error. Because $n-1$ of the $\mathrm{n}$ samples is used to build each statistical machine learning model, those constructed from folds are virtually identical to each other and to the model built from the entire training set. However, when the learning curve is steep for the evaluated training size, then fiveor ten-fold cross-validation usually overestimates the generalization error.
Learning curves (LC) are considered effective tools to monitor the performance of the employee exposed to a new task. LCs provide a mathematical representation of the learning process that takes place as the task is repeated. In statistical machine learning the LC is a line plot of learning ( $y$-axis) over experience $(x$-axis). Learning curves are extensively used in statistical machine learning for algorithms that learn (their parameters) incrementally over time, such as deep neural networks. In general, there is considerable empirical evidence suggesting that five- or ten-fold cross-validation should be preferred to LOO.
统计机器学习代考
数学代写|统计机器学习作业代写STATISTICAL MACHINE LEARNING代考|THE SINGLE HOLD-OUT SET APPROACH
单一保留集或验证集方法包括将可用数据集随机划分为训练集和验证集或保留集F一世G.4.3. 统计机器学习模型使用训练集进行训练，而保留集吨和s吨一世nGs和吨用于研究统计机器学习模型对看不见的数据的执行情况。例如，80%的数据可用于训练模型，其余的20%用于测试它的数据。坚持的一个弱点v一种一世一世d一种吨一世○n集方法是它仅取决于一个训练-测试拆分，其性能取决于数据如何拆分为训练和测试集。
数学代写|统计机器学习作业代写STATISTICAL MACHINE LEARNING代考|THE K-FOLD CROSS-VALIDATION
在到-折叠C五，数据集被随机分为到互补褶皱Gr○你ps大小大致相等。其中一个子集用作测试数据，其余的(到−1)作为训练数据。然后到−1折叠用于训练统计机器学习模型，其余折叠用于评估样本外预测性能。由于这些原因，拟合了统计机器学习模型到使用不同分区的时间F○一世d作为测试集和剩余的到−1作为训练集。最后，算术平均值到获得 folds 并报告为统计机器学习模型的预测性能s和和F一世G.4.4. 这种方法非常准确，因为它结合了到适应度测量结果由到将原始数据集划分成的训练和测试数据集，但代价是更多的计算资源。在实践中，折叠数的选择取决于数据集的测量，尽管 5 或 10 折叠是最常见的选择。需要指出的是，为了减少可变性，我们建议实施到- 多次折叠CV，每次使用不同的互补子集形成折叠；验证结果合并和.G.,一种v和r一种G和d在回合吨一世米和s更好地估计统计机器学习模型的预测性能。
数学代写|统计机器学习作业代写STATISTICAL MACHINE LEARNING代考|THE LEAVE-ONE-OUT CROSS-VALIDATION
留一法○r一世○○CV 非常简单，因为每个训练数据集都是通过包含除一个之外的所有个体创建的，而测试集仅包括被排除的个体。因此，对于n完整数据集中的个体，我们有n不同的训练和测试集。这种 CV 方案浪费了最少的数据，因为只有一个人从训练集中删除。
关于到-刚才解释的折叠交叉验证，n模型由n个人s一种米p一世和s代替到模型，其中n>到. 此外，每个模型都经过训练n−1样本而不是(到−1)n/到. 在这两种情况下，由于到通常不会太大并且到<n, LOO 在计算上比到折叠交叉验证。在预测性能方面，LOO 通常会为测试误差的估计产生高方差。因为n−1的n样本用于构建每个统计机器学习模型，由折叠构建的模型实际上彼此相同，并且与从整个训练集构建的模型相同。然而，当评估的训练规模的学习曲线陡峭时，五倍或十倍的交叉验证通常会高估泛化误差。
学习曲线一世C被认为是监控接触新任务的员工绩效的有效工具。LC 提供了随着任务重复而发生的学习过程的数学表示。在统计机器学习中，LC 是学习的线图$和$−一种X一世s经验丰富(X-轴）。学习曲线在统计机器学习中广泛用于学习算法吨H和一世rp一种r一种米和吨和rs随着时间的推移逐渐增加，例如深度神经网络。一般来说，有相当多的经验证据表明，五倍或十倍的交叉验证应该优于 LOO。
随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
贝叶斯方法代考
贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。
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。
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机器学习代写
随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。
多元统计分析代考
基础数据: N 个样本， P 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量
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。
