如果你也在 怎样代写统计机器学习Statistical 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。统计机器学习Statistical Machine Learning将统计学与计算科学–计算机科学、系统科学和优化相结合。统计机器学习的大部分议程是由科学和技术领域的应用问题驱动的，这些领域的数据流越来越大规模、动态和异质性，需要数学和算法的创造性来发挥统计方法的作用。生物信息学、人工智能、信号处理、通信、网络、信息管理、金融、博弈论和控制论等领域都受到了统计机器学习发展的极大影响。
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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- 博弈论 Game Theory
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- 图论 Graph Theory
- 工业工程 Industrial Engineering
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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|bias and variance
Before providing an analytical interpretation of the trade-off between the bias and variance, we must understand the meaning of both concepts. Bias is the difference between the expected prediction of our statistical machine learning model and the true observed values. For example, assume that you poll a specific city where half of the population is high-income and the other half is low-income. If you collected a sample of high-income people, you would conclude that the entire city has high income. This means that your conclusion is heavily biased since you only sampled people with high income. On the other hand, error variance refers to the amount that the estimate of the objective function will change using a different training data set. In other words, the error variance accounts for the deviation of predictions from one repetition to another using the same training set. Ideally, when a statistical machine learning model with low error variance predicts a value, the predicted value should remain almost the same, even when changing from one training data set to another; however, if the model has high variance, then the predicted values of the statistical machine learning method are affected by the values of the data set. We provide a graphical visualization of bias and variance with a bull’s eye diagram (see Fig. 4.2). We assume that the center of the target is a statistical machine learning model that perfectly predicts the correct answers. As we move away from the bull’s eye, our predictions get worse. Let us assume that we can repeat our entire statistical machine learning model building process to get a number of separate hits on the target. Each hit represents an individual realization of our statistical machine learning model, given the chance variability in the training data we gathered. Sometimes we accurately predict the observations of interest since we captured a representative sample in our training data, while other times we obtain unreliable predictions since our training data may be full of outliers or nonrepresentative values. The four combinations of cases resulting from both high and low bias and variance are shown in Fig. 4.2.
数学代写|统计机器学习作业代写STATISTICAL MACHINE LEARNING代考|quadratic loss function
If we denote the variable we are trying to predict as $y$ and our covariates as $\boldsymbol{x}{i}$, we may assume that there is a relationship between $y$ and $\boldsymbol{x}{i}$, as that given in Eq. (1.1) from Chap. 1, where the error term is normally distributed with a mean of zero and variance $\sigma^{2}$. The expected prediction error for a new observation with value $x$, using a quadratic loss function, is given by Hastie et al. (2008, page 223 ): where Bias is the result of misspecifying the statistical model $f$. Estimation variance (the third term) is the result of using a sample to estimate $f$. The first term is the error (irreducible error) that results even if the model is correctly specified and accurately estimated. This irreducible error is the noise term in the true relationship that cannot fundamentally be reduced by any model. Given the true model and infinite data to train (calibrate) it, we should be able to reduce both the bias and variance terms to 0 . However, in a world with imperfect models and finite data, there is a trade-off between minimizing the bias and minimizing the variance. The above decomposition reveals a source of the difference between explanatory and predictive modeling: In explanatory modeling, the focus is on minimizing bias to obtain the most accurate representation of the underlying theory.
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|BIAS AND VARIANCE
在对偏差和方差之间的权衡进行分析解释之前，我们必须了解这两个概念的含义。偏差是我们统计机器学习模型的预期预测与真实观察值之间的差异。例如，假设您对一个特定城市进行调查，其中一半人口是高收入者，另一半是低收入者。如果你收集了高收入人群的样本，你会得出整个城市都有高收入的结论。这意味着您的结论存在严重偏差，因为您仅对高收入人群进行了抽样。另一方面，误差方差是指使用不同的训练数据集对目标函数的估计将发生变化的量。换一种说法，误差方差解释了使用相同训练集从一个重复到另一个重复的预测偏差。理想情况下，当具有低误差方差的统计机器学习模型预测一个值时，即使从一个训练数据集更改为另一个训练数据集，预测值也应保持几乎相同；但是，如果模型具有高方差，则统计机器学习方法的预测值会受到数据集值的影响。我们使用牛眼图提供偏差和方差的图形可视化 那么统计机器学习方法的预测值会受到数据集值的影响。我们使用牛眼图提供偏差和方差的图形可视化 那么统计机器学习方法的预测值会受到数据集值的影响。我们使用牛眼图提供偏差和方差的图形可视化s和和F一世G.4.2. 我们假设目标的中心是一个可以完美预测正确答案的统计机器学习模型。随着我们远离靶心，我们的预测会变得更糟。让我们假设我们可以重复整个统计机器学习模型构建过程，以获得目标上的多个单独命中。考虑到我们收集的训练数据的机会变异性，每个命中都代表了我们统计机器学习模型的一个单独实现。有时我们准确地预测了感兴趣的观察，因为我们在训练数据中捕获了一个具有代表性的样本，而其他时候我们获得了不可靠的预测，因为我们的训练数据可能充满了异常值或不具有代表性的值。图 4.2 显示了高低偏差和方差导致的四种情况组合。
数学代写|统计机器学习作业代写STATISTICAL MACHINE LEARNING代考|QUADRATIC LOSS FUNCTION
如果我们将我们试图预测的变量表示为和我们的协变量为 $y$ and our covariates as $\boldsymbol{x}{i}$, we may assume that there is a relationship between $y$ and $\boldsymbol{x}{i}$, as that given in Eq. (1.1) from Chap. 1, where the error term is normally distributed with a mean of zero and variance $\sigma^{2}$. The expected prediction error for a new observation with value $x$, using a quadratic loss function, is given by Hastie et al. (2008, page 223):
其中偏差是错误指定统计模型的结果F. 估计方差吨H和吨H一世rd吨和r米是使用样本估计的结果F. 第一项是错误一世rr和d你C一世b一世和和rr○r即使模型被正确指定和准确估计，也会产生这种结果。这种不可约误差是真实关系中的噪声项，任何模型都无法从根本上减少。给定真实模型和无限数据进行训练C一种一世一世br一种吨和它，我们应该能够将偏差和方差项都减少到 0 。然而，在一个模型不完善且数据有限的世界中，在最小化偏差和最小化方差之间存在权衡。上述分解揭示了解释性建模和预测性建模之间差异的来源：在解释性建模中，重点是最小化偏差以获得对基础理论的最准确表示。
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。
