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
- 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|What Is a Statistical Machine Learning Model?
A model is a simplified description, using mathematical tools, of the processes we think that give rise to the observations in a set of data. A model is deterministic if it explains (completely) the dependent variables based on the independent ones. In many real-world scenarios, this is not possible. Instead, statistical (or stochastic) models try to approximate exact solutions by evaluating probabilistic distributions. For this reason, a statistical model is expressed by an equation composed of a systematic (deterministic) and a random part (Stroup 2012) as given in the next equation:
$$
y_{i}=f\left(\boldsymbol{x}{i}\right)+\epsilon{i}, \text { for } i=1,2, \ldots, n
$$
where $y_{i}$ represents the response variable in individual $i$ and $f\left(\boldsymbol{x}{i}\right)$ is the systematic part of the model because it is determined by the explanatory variables (predictors). For these reasons, the systematic part of the statistical learning model is also called the deterministic part of the model, which gives rise to an unknown mathematical function $(f)$ of $x{i}=x_{i 1}, \ldots, x_{i p}$ not subject to random variability. $\epsilon_{i}$ is the $i$ th random element (error term) which is independent of $\boldsymbol{x}{\boldsymbol{i}}$ and has mean zero. The $\epsilon{i}$ term tells us that observations are assumed to vary at random about their mean, and it also defines the uniqueness of each individual. In theory (at least in some philosophical domains), if we know the mechanism that gives rise to the uniqueness of each individual, we can write a completely deterministic model. However, this is rarely possible because we use probability distributions to characterize the observations measured in the individuals. Most of the time, the error term $\left(\epsilon_{i}\right)$ is assumed to follow a normal distribution with mean zero and variance $\sigma^{2}$ (Stroup 2012).
数学代写|统计机器学习作业代写Statistical Machine Learning代考|The Two Cultures of Model Building: Prediction Versus Inference
The term “two cultures” in statistical model building was coined by Breiman $(2001)$ to explain the difference between the two goals for estimating $f$ in Eq. (1.1): prediction and inference. These definitions are provided in order to clarify the distinct scientific goals that follow inference and empirical predictions, respectively. A clear understanding and distinction between these two approaches is essential for the progress of scientific knowledge. Inference and predictive modeling reflect the process of using data and statistical (or data mining) methods for inferring or predicting, respectively. The term modeling is intentionally chosen over model to highlight the entire process involved, from goal definition, study design, and data collection to scientific use (Breiman 2001).
数学代写|统计机器学习作业代写Statistical Machine Learning代考|Types of Statistical Machine Learning Models and Model Effects
Parametric Model It is a type of statistical machine learning model in which all the predictors take predetermined forms with the response. Linear models (e.g., multiple regression: $y=\beta_{1} x_{1}+\beta_{2} x_{2}+\beta_{3} x_{3}+\epsilon$ ), generalized linear models [Poisson regression: $E(y \mid x)=\exp \left(\beta_{1} x_{1}+\beta_{2} x_{2}+\beta_{3} x_{3}\right)$ ], and nonlinear models (nonlinear regression: $\left.y=\beta_{1} x_{1}+\beta_{2} x_{2}+\beta_{3} e^{\beta_{4} x_{3}}+\epsilon\right)$ are examples of parametric statistical machine learning models because we know the function that describes the relationship between the response and the explanatory variables. These models are very easy to interpret but very inflexible.
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|WHAT IS A STATISTICAL MACHINE LEARNING MODEL?
模型是使用数学工具对我们认为在一组数据中产生观察的过程进行的简化描述。一个模型是确定性的，如果它解释C○米p一世和吨和一世和因变量基于自变量。在许多现实世界的场景中，这是不可能的。相反，统计○rs吨○CH一种s吨一世C模型试图通过评估概率分布来近似精确解。出于这个原因，统计模型由一个由系统组成的方程表示d和吨和r米一世n一世s吨一世C和一个随机部分小号吨r○你p2012如下式所示：
$$
y_{i}=f\left(\boldsymbol{x} {i}\right)+\epsilon {i}, \text { for } i=1,2, \ldots, n
$$
在哪里和一世表示个体的响应变量Parametric Model It is a type of statistical machine learning model in which all the predictors take predetermined forms with the response. Linear models (e.g., multiple regression: $y=\beta_{1} x_{1}+\beta_{2} x_{2}+\beta_{3} x_{3}+\epsilon$ ), generalized linear models [Poisson regression: $\left.E(y \mid x)=\exp \left(\beta_{1} x_{1}+\beta_{2} x_{2}+\beta_{3} x_{3}\right)\right]$, and nonlinear models (nonlinear regression: $\left.y=\beta_{1} x_{1}+\beta_{2} x_{2}+\beta_{3} e^{\beta_{4} x_{3}}+\epsilon\right)$ are examples of parametric statistical machine learning models because we know the function that describes the relationship between the response and the explanatory variables. These models are very easy to interpret but very inflexible.
数学代写|统计机器学习作业代写STATISTICAL MACHINE LEARNING代考|THE TWO CULTURES OF MODEL BUILDING: PREDICTION VERSUS INFERENCE
统计模型构建中的“两种文化”一词是由 Breiman 创造的(2001)解释两个估计目标之间的差异F在等式。1.1: 预测和推理。提供这些定义是为了阐明分别遵循推理和经验预测的不同科学目标。清楚地理解和区分这两种方法对于科学知识的进步至关重要。推理和预测建模反映了使用数据和统计的过程○rd一种吨一种米一世n一世nG分别用于推断或预测的方法。故意选择术语建模而不是模型，以突出所涉及的整个过程，从目标定义、研究设计和数据收集到科学使用乙r和一世米一种n2001.
数学代写|统计机器学习作业代写STATISTICAL MACHINE LEARNING代考|TYPES OF STATISTICAL MACHINE LEARNING MODELS AND MODEL EFFECTS
参数模型 它是一种统计机器学习模型，其中所有预测变量都采用预先确定的形式和响应。线性模型和.G.,米你一世吨一世p一世和r和Gr和ss一世○n:$和=b1X1+b2X2+b3X3+ε$, 广义线性模型磷○一世ss○nr和Gr和ss一世○n:$和(和∣X)=经验(b1X1+b2X2+b3X3)$, 和非线性模型非线性回归：$\left.y=\beta_{1} x_{1}+\beta_{2} x_{2}+\beta_{3} e^{\beta_{4} x_{3}}+\epsilon \正确的非线性回归：$\left.y=\beta_{1} x_{1}+\beta_{2} x_{2}+\beta_{3} e^{\beta_{4} x_{3}}+\epsilon \正确的$ 是参数统计机器学习模型的示例，因为我们知道描述响应和解释变量之间关系的函数。这些模型很容易解释，但非常不灵活。
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。
