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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
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- 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|Why Is Model Tuning Important?
Tuning the hyperparameters of the models is a key element to optimize your statistical machine learning model to perform well in out-of-sample predictions. The tuning process is more an art than a science because there is no unique formal scientific procedure available in the literature. Nowadays, the tuning process is trial and error that consists of implementing the statistical machine learning model many times with different values of the hyperparameters and then comparing its performance on the validation set in order to determine which set of hyperparameters results in the most accurate model; for the final implementation, the set of hyperparameters of the best model is used. As mentioned above, for the $k$-nearest neighbor classifier, we need to choose the number of neighbors $(k)$ using the tuning process to obtain the optimal prediction performance of this algorithm, while for conventional Ridge regression, the parameter lambda $(\lambda)$ is obtained by tuning to improve the out-of-sample predictions. These two statistical machine learning algorithms that we just mentioned need only one hyperparameter; however, other statistical machine learning methods may require more hyperparameters, as exemplified by deep learning models that require at least three hyperparameters (number of neurons, number of hidden layers, type of activation function, batch size, etc.). After tuning the required hyperparameters, the statistical machine learning model learns the parameters from the data to be used for the final prediction of the testing set. The choice of hyperparameters significantly influences the time required to train and test a statistical machine learning model. Hyperparameters can be continuous or of the integer type; for this reason, there are mixed-type hyperparameter optimization methods.
数学代写|统计机器学习作业代写STATISTICAL MACHINE LEARNING代考|Methods for Hyperparameter Tuning (Grid Search,Random Search, etc.)
Manual tuning of statistical machine learning models is of course possible, but relies heavily on the user’s expertise and understanding of the underlying problem. Additionally, due to factors such as time-consuming model evaluations, nonlinear hyperparameter interactions in the case of large models that consist of tens or even hundreds of hyperparameters, manual tuning may not be feasible since it is equivalent to brute force. For this reason, the four most common approaches for hyperparameter tuning reported in the literature are (a) grid search, (b) random search, (c) Latin hypercube sampling, and (d) optimization (Koch et al. 2017).
In the grid search method, each hyperparameter of interest is discretized into a desired set of values to be studied where the models are trained and assessed for all combinations of the values across all hyperparameters (that is, a “grid”). Although fairly simple and straightforward to carry out, a grid search is appropriate when there are only a few values for a limited number of hyperparameters. However, although this is a comprehensive way of assessing different hyperparameter values, when there are many values for some or many hyperparameters, it quickly becomes quite costly due to the number of hyperparameters and the number of discrete levels of each. For example, in Ridge regression, this approach is implemented as follows: since $\lambda$ is the hyperparameter to be tuned, we first propose, for example, a grid of 100 values for this hyperparameter from $\lambda=10^{10}$ to $\lambda=10^{-2}$; then we divide the training set into five inner training sets and five inner testing (tuning) sets, where each of the 100 values of the grid is fitted using the inner training sets and the testing error is evaluated with the inner testing sets. Then we get the average predicted test error and pick one value out of the 100 values of the grid that produces the best prediction performance. Next, we refit the statistical machine learning method to the whole training set using the picked value of $\lambda$, and finally perform the predictions for the testing set using the learned parameters of the training set with the best picked value of $\lambda$. In all the models with one hyperparameter, it is practical to implement the grid search method, but for example, in deep learning models, which many times require six hyperparameters to be tuned, if only three values are used for each hyperparameter, there are $3^{6}=729$ combinations that need to be evaluated, quickly becoming computationally impracticable.
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|WHY IS MODEL TUNING IMPORTANT?
调整模型的超参数是优化统计机器学习模型以在样本外预测中表现良好的关键要素。调音过程与其说是一门科学，不如说是一门艺术，因为文献中没有独特的正式科学程序。如今，调整过程是反复试验，包括多次使用不同的超参数值实现统计机器学习模型，然后比较其在验证集上的性能，以确定哪一组超参数产生最准确的模型；对于最终实现，使用最佳模型的一组超参数。如上所述，对于到-最近邻分类器，我们需要选择邻居的数量(到)使用调整过程来获得该算法的最佳预测性能，而对于常规的岭回归，参数 lambda(λ)通过调整以改进样本外预测来获得。我们刚才提到的这两种统计机器学习算法只需要一个超参数；然而，其他统计机器学习方法可能需要更多的超参数，例如需要至少三个超参数的深度学习模型n你米b和r○Fn和你r○ns,n你米b和r○FH一世dd和n一世一种和和rs,吨和p和○F一种C吨一世v一种吨一世○nF你nC吨一世○n,b一种吨CHs一世和和,和吨C.. 在调整所需的超参数后，统计机器学习模型从数据中学习参数，以用于测试集的最终预测。超参数的选择会显着影响训练和测试统计机器学习模型所需的时间。超参数可以是连续的或整数类型的；出于这个原因，有混合类型的超参数优化方法。
数学代写|统计机器学习作业代写STATISTICAL MACHINE LEARNING代考|METHODS FOR HYPERPARAMETER TUNING (GRID SEARCH,RANDOM SEARCH, ETC.)
统计机器学习模型的手动调整当然是可能的，但很大程度上依赖于用户的专业知识和对潜在问题的理解。此外，由于模型评估耗时、非线性超参数交互等因素，在包含数十甚至数百个超参数的大型模型的情况下，手动调整可能不可行，因为它相当于蛮力。出于这个原因，文献中报道的四种最常见的超参数调整方法是一种网格搜索，b随机搜索，C拉丁超立方抽样，和d优化到○CH和吨一种一世.2017.
在网格搜索方法中，每个感兴趣的超参数都被离散化为一组需要研究的值，其中对模型进行训练并评估所有超参数值的所有组合吨H一种吨一世s,一种“Gr一世d”. 尽管执行起来相当简单直接，但当有限数量的超参数只有几个值时，网格搜索是合适的。然而，尽管这是一种评估不同超参数值的综合方法，但当一些或多个超参数有很多值时，由于超参数的数量和每个超参数的离散级别的数量，它很快就会变得非常昂贵。例如，在 Ridge 回归中，这种方法的实现如下：λ是要调整的超参数，我们首先建议，例如，这个超参数的 100 个值的网格来自λ=1010到λ=10−2; 然后我们将训练集分为五个内部训练集和五个内部测试吨你n一世nG集，其中网格的 100 个值中的每一个都使用内部训练集进行拟合，并使用内部测试集评估测试误差。然后我们得到平均预测测试误差，并从网格的 100 个值中选择一个值来产生最佳预测性能。接下来，我们使用选择的值将统计机器学习方法重新应用于整个训练集λ，最后使用训练集的学习参数和最佳选择值对测试集进行预测λ. 在所有具有一个超参数的模型中，实现网格搜索方法是可行的，但例如在深度学习模型中，很多时候需要调整六个超参数，如果每个超参数只使用三个值，则有36=729需要评估的组合，很快在计算上变得不切实际。
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。
