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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- 金融工程 Financial Engineering
- 数据预测 Data Forecasting
- 博弈论 Game Theory
- 地理/地理信息科学 Geography/Geographic Information Science
- 图论 Graph Theory
- 工业工程 Industrial Engineering
- 库存控制 Inventory control
- 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|Bayesian Genomic Multi-trait Linear Regression Model
The univariate models described for continuous outcomes do not exploit the possible correlation between traits, when the selection of better individuals is based on several traits and these univariate models are fitted separately to each trait. Relative to this, some advantages of jointly modelling the multi-traits is that in this way the correlation among the traits is appropriately accounted for and can help to improve statistical power and the precision of parameter estimation, which are very important in genomic selection, because they can help to improve prediction accuracy and reduce trait selection bias (Schaeffer 1984; Pollak et al. 1984; Montesinos-López et al. 2018).
An example of this is when crop breeders collect phenotypic data for multiple traits such as grain yield and its components (grain type, grain weight, biomass, etc.), tolerance to biotic and abiotic stresses, and grain quality (taste, shape, color, nutrient, and/or content) (Montesinos-López et al. 2016). In this and many other cases, sometimes the interest is to predict traits that are difficult or expensive to measure with those that are easy to measure or the aim can be to improve all these correlated traits simultaneously (Henderson and Quaas 1976; Calus and Veerkamp 2011; Jiang et al. 2015). In these lines, there is evidence of the usefulness of multi-trait modelling. For example, Jia and Jannink (2012) showed that, compared to single-trait modelling, the prediction accuracy of low-heritability traits could be increased by using a multi-trait model when the degree of correlation between traits is at least moderate. They also found that multi-trait models had better prediction accuracy when phenotypes were not available on all individuals and traits. Joint modelling also has been found useful for increasing prediction accuracy when the traits of interest are not measured in the individuals of the testing set, but this and other traits were observed in individuals in the training set (Pszczola et al. 2013).
数学代写|统计机器学习作业代写Statistical Machine Learning代考|Genomic Multi-trait Linear Model
The genomic multi-trait linear model adopts a univariate genomic linear model structure for each trait but with correlated residuals and genotypic effects for traits in the same individual. Assuming that for individual $j, n_{T}$ traits $\left(Y_{j t}, t=1, \ldots, n_{T}\right)$ are measured, this model assumes that
$$
\left[\begin{array}{c}
Y_{j 1} \
Y_{j 2} \
\vdots \
Y_{j n_{T}}
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}
\mu_{1} \
\mu_{2} \
\vdots \
\mu_{n_{T}}
\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}
\boldsymbol{x}{j}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{\beta}{1} \
\boldsymbol{x}{j}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{\beta}{2} \
\vdots \
\boldsymbol{x}{j}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{\beta}{n_{T}}
\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}
g_{j 1} \
g_{j 2} \
\vdots \
g_{j n_{T}}
\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}
\epsilon_{j 1} \
\epsilon_{j 2} \
\vdots \
\epsilon_{j n_{T}}
\end{array}\right]
$$
where $\mu_{t}, t=1, \ldots, n_{T}$, are the specific trait intercepts, $\boldsymbol{x}{j}$ is a vector of covariates equal for all traits, $g{j t}, t=1, \ldots, n_{T}$, are the specific trait genotype effects, and $\epsilon_{j t}$, $t=1, \ldots, n_{T}$ are the random error terms corresponding to each trait. In matrix notation, it can be expressed as \boldsymbol{Y}{j}=\boldsymbol{\mu}+\boldsymbol{B}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{x}{j}+\boldsymbol{g}{j}+\boldsymbol{\epsilon}{j},
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|GENOMIC MULTI-TRAIT LINEAR MODEL
描述连续结果的单变量模型没有利用性状之间可能的相关性，当选择更好的个体是基于几个性状，并且这些单变量模型分别适用于每个性状时。相对于此，多性状联合建模的一些优点是，通过这种方式可以适当考虑性状之间的相关性，有助于提高统计功效和参数估计的精度，这在基因组选择中非常重要，因为它们可以帮助提高预测准确性并减少特征选择偏差ó小号CH一种和FF和r1984;磷○一世一世一种到和吨一种一世.1984;米○n吨和s一世n○s−一世哦p和和和吨一种一世.2018.
这方面的一个例子是作物育种者收集多种性状的表型数据，例如谷物产量及其成分Gr一种一世n吨和p和,Gr一种一世n在和一世GH吨,b一世○米一种ss,和吨C.，对生物和非生物胁迫的耐受性以及谷物质量吨一种s吨和,sH一种p和,C○一世○r,n你吨r一世和n吨,一种nd/○rC○n吨和n吨 ó米○n吨和s一世n○s−一世哦p和和和吨一种一世.2016. 在这种情况和许多其他情况下，有时人们的兴趣是预测难以测量或测量成本高的特征与易于测量的特征，或者目标可以是同时改善所有这些相关特征H和nd和rs○n一种nd问你一种一种s1976;C一种一世你s一种nd五和和r到一种米p2011;Ĵ一世一种nG和吨一种一世.2015. 在这些方面，有证据表明多性状建模的有用性。例如，贾和詹宁克2012表明，与单性状建模相比，当性状之间的相关程度至少为中等时，使用多性状模型可以提高低遗传力性状的预测准确性。他们还发现，当表型并非对所有个体和性状都可用时，多性状模型具有更好的预测准确性。当感兴趣的特征没有在测试集中的个体中测量时，联合建模也被发现有助于提高预测准确性，但是在训练集中的个体中观察到了这一特征和其他特征磷s和C和○一世一种和吨一种一世.2013.
数学代写|统计机器学习作业代写STATISTICAL MACHINE LEARNING代考|GENOMIC MULTI-TRAIT LINEAR MODEL
基因组多性状线性模型对每个性状采用单变量基因组线性模型结构，但对同一个体的性状具有相关的残差和基因型效应。假设对于个人j,n吨性状(和j吨,吨=1,…,n吨)被测量，这个模型假设
where $\mu_{t}, t=1, \ldots, n_{T}$, are the specific trait intercepts, $x_{j}$ is a vector of covariates equal for all traits, $g_{j t}, t=1, \ldots, n_{T}$, are the specific trait genotype effects, and $\epsilon_{j t}$, $t=1, \ldots, n_{T}$ are the random error terms corresponding to each trait. In matrix notation, it can be expressed as \boldsymbol{Y}{j}=\boldsymbol{\mu}+\boldsymbol{B}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{x}{j}+\boldsymbol{g}{j}+\boldsymbol{\epsilon}{j}
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。