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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- 计算机科学 Computer Science
- 数据挖掘/数据科学/大数据 Data Mining / Data Science / Big Data
- 决策分析 Decision Analytics
- 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
数学代写|统计机器学习作业代写Statistical Machine Learning代考|Cross-validation
In this type of $\mathrm{CV}$, the number of partitions (independent training-testing data set splits) is defined by the user, and more partitions are better. Each partition is generated by randomly dividing the whole data set into two subsets: the training (TRN) data set and the testing (TST) data set. The percentage of the whole data set assigned to the TRN and TST data sets is also fixed by the user. For example, for each random partition, the user can decide that $80 \%$ of the whole data set can be assigned to the TRN data set and the remaining $20 \%$ to the TST data set. Random cross-validation is different from $k$-fold cross-validation because the partitions are not mutually exclusive; this means that in the random cross-validation approach, one observation can appear in more than one partition. Consequently, some samples cannot be evaluated, whereas others can be evaluated more than once, meaning that the testing and training subsets can be superimposed (Montesinos-López et al. $2018 \mathrm{a}, \mathrm{b})$. To control the randomness for reproducibility, we recommend using a specific seed in the random number generator. We recommend using at least ten random partitions to obtain enough accuracy in the estimate of prediction performance.
数学代写|统计机器学习作业代写STATISTICAL MACHINE LEARNING代考|bootstrap sample
The Leave-One-Group-Out (LOGO) CV is useful when individuals are grouped (in environments or years, or even another criterion), where the number of groups $(g)$ is at least two and the information of $g-1$ groups are used as the training set while all individuals of the remaining group are used as the testing set. For example, in the context of genomic selection, when the plant breeder is interested in predicting these lines in another environment, the same (or different) lines were frequently evaluated in $g$ environments or years, that represent the groups. Jarquín et al. (2017) denotes this type of CV strategy as CV1 in the context of plant breeding. Under this approach, the predictions are reported for each of the $g$ groups because the scientist is interested in the prediction performance of each environment. Many times, the groups are the years under study and the aim is to predict the information of a complete year. However, when the groups are years and if we suspect that there is a considerable correlation between observations that are near in time. Therefore, it is imperative to evaluate our statistical machine learning model for time series data on “future” observations. In this sense, the training sets are composed of the previous years to predict the subsequent year. This method can also be seen as a variation of $k$ fold $\mathrm{CV}$, where the first folds are used for training the statistical machine learning model and the fold $(k+1)$ is the corresponding testing set. The main difference in this CV method is that successive training sets are supersets of those that come before them. Also, it adds all surplus data to the first training partition, which is always used to train the model (see Fig. 4.5).
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|CROSS-VALIDATION
在这种类型C在, 分区数一世nd和p和nd和n吨吨r一种一世n一世nG−吨和s吨一世nGd一种吨一种s和吨spl一世吨s由用户定义，分区越多越好。每个分区是通过将整个数据集随机分成两个子集来生成的：训练吨Rñ数据集和测试吨小号吨数据集。分配给 TRN 和 TST 数据集的整个数据集的百分比也由用户固定。例如，对于每个随机分区，用户可以决定80%整个数据集的一部分可以分配给TRN数据集，其余的20%到 TST 数据集。随机交叉验证不同于ķ-折叠交叉验证，因为分区不是互斥的；这意味着在随机交叉验证方法中，一个观察可以出现在多个分区中。因此，一些样本不能被评估，而另一些样本可以被多次评估，这意味着测试和训练子集可以叠加ó米这n吨和s一世n这s−大号Øp和和和吨一种l.$2018一种,b美元。为了控制可重复性的随机性，我们建议在随机数生成器中使用特定的种子。我们建议使用至少十个随机分区来获得足够准确的预测性能估计。
数学代写|统计机器学习作业代写STATISTICAL MACHINE LEARNING代考|BOOTSTRAP SAMPLE
离开一个组大号这G这当个人被分组时，CV很有用一世n和n在一世r这n米和n吨s这r是和一种rs,这r和在和n一种n这吨H和rCr一世吨和r一世这n, 其中组数(G)至少是两个，并且信息G−1组用作训练集，而其余组的所有个体都用作测试集。例如，在基因组选择的背景下，当植物育种者有兴趣在另一个环境中预测这些品系时，同样的这rd一世FF和r和n吨线路经常被评估G代表群体的环境或年份。贾昆等人。2017在植物育种的背景下，将这种类型的 CV 策略表示为 CV1。在这种方法下，将报告每个G组，因为科学家对每个环境的预测性能感兴趣。很多时候，这些组是研究中的年份，目的是预测一整年的信息。但是，当这些组是年时，如果我们怀疑时间接近的观测值之间存在相当大的相关性。因此，必须针对“未来”观察的时间序列数据评估我们的统计机器学习模型。从这个意义上说，训练集是由前几年组成的，用来预测下一年。这种方法也可以看作是一种变体ķ折叠C在，其中第一个折叠用于训练统计机器学习模型和折叠(ķ+1)是对应的测试集。这种 CV 方法的主要区别在于，连续的训练集是之前的训练集的超集。此外，它将所有剩余数据添加到第一个训练分区，该分区始终用于训练模型s和和F一世G.4.5.
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。