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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|Definition and Examples of Supervised Learning
Supervised learning can be defined as the process of learning a function that maps an input to an output based on teaching the statistical machine learning method with input-output pairs. The training data consist of pairs of objects (usually vectors): one component of the pair is the input data (predictors $=$ explanatory variable $=$ input) and the other, the desired results (response variable $=$ dependent variable $=$ output). The output of the function can be a numerical value (as in regression problems) or a class label (as in multinomial regression). The goal of supervised learning is to learn a function that, given a sample of data and desired outputs, best approximates the relationship between input and output observable in the data. This function should be capable of predicting the value corresponding to any valid input object after having seen a series of examples of training data. Under optimal conditions, the algorithm correctly determines the class labels for unseen instances. This implies a learning algorithm that is able to generalize from the training data to unseen situations in a “reasonable” way.
数学代写|统计机器学习作业代写Statistical Machine Learning代考|Definitions and Examples of Unsupervised Learning
Unsupervised learning is when you only have input (predictors $=$ independent variables) data $(X)$ and no previous knowledge of corresponding labeled outputs or response variables (Fig. 1.8). So its goal is to deduce the natural structure present within a set of data points. In other words, to extract the underlying structure or distribution in the data in order to learn more about the data, that is, the network uses training patterns to discover emerging collective properties and organizes the data into clusters. In unsupervised learning (unlike supervised learning), there is no correct answer (output = response variable = dependent variable) and there is no teacher. For this reason, we are not interested in prediction since we do not have an associated response variable $Y$. Statistical machine learning algorithms under unsupervised learning are left to their own devices to discover and present the interesting structure in the data. However, there is no way to determine if our work is correct since we don’t know the right answer because the job was done without supervision. Unsupervised learning problems can be divided into clustering and association problems.
Clustering: A clustering problem is when you want to discover the inherent groupings in the data, such as grouping maize hybrids by their genetic architecture. Another example is grouping people according to their consumption behaviors. But in both cases we cannot check if the classifications are correct since we don’t know the true grouping of each individual.
数学代写|统计机器学习作业代写STATISTICAL MACHINE LEARNING代考|Definition and Examples of Semi-Supervised Learning
Semi-supervised learning problems are those that have a large amount of input data (X) available but only some of the data are labeled (Y). For this reason, these problems are positioned between supervised and unsupervised learning. A good example is plant species classification using thousands of images where only some of the images are labeled (e.g., species 1, species 2 , species 3 , etc.) and the majority are unlabeled. Another example is the classification of exoplanets (exoplanets are planets that are outside our solar system) also using thousands of photos where only a small fraction of the photos is labeled (four types of exoplanets). Many real-world problems in the context of statistical machine learning belong to this type of learning process. This is because it is more expensive and time-consuming to use labeled data than unlabeled data since many times this requires having access to domain experts, whereas it is cheap and easy to collect and store unlabeled data.
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|DEFINITION AND EXAMPLES OF SUPERVISED LEARNING
监督学习可以定义为学习一个函数的过程，该函数基于使用输入-输出对教授统计机器学习方法，将输入映射到输出。训练数据由成对的对象组成你s你一种一世一世和v和C吨○rs：该对的一个组成部分是输入数据pr和d一世C吨○rs$=$和Xp一世一种n一种吨○r和v一种r一世一种b一世和$=$一世np你吨另一个，期望的结果r和sp○ns和v一种r一世一种b一世和$=$d和p和nd和n吨v一种r一世一种b一世和$=$○你吨p你吨. 函数的输出可以是数值一种s一世nr和Gr和ss一世○npr○b一世和米s或类标签一种s一世n米你一世吨一世n○米一世一种一世r和Gr和ss一世○n. 监督学习的目标是学习一个函数，在给定数据样本和所需输出的情况下，该函数最接近数据中可观察到的输入和输出之间的关系。在看到一系列训练数据示例后，该函数应该能够预测与任何有效输入对象对应的值。在最佳条件下，该算法正确地确定了未见实例的类标签。这意味着一种学习算法能够以“合理”的方式从训练数据泛化到看不见的情况。
数学代写|统计机器学习作业代写STATISTICAL MACHINE LEARNING代考|DEFINITIONS AND EXAMPLES OF UNSUPERVISED LEARNING
无监督学习是指只有输入\text { (predictors }=\text { independent }\text { variables) data }(X)并且没有相应的标记输出或响应变量的先前知识F一世G.1.8. 所以它的目标是推断出一组数据点中存在的自然结构。换句话说，提取数据中的底层结构或分布以了解更多关于数据的信息，即网络使用训练模式来发现新兴的集体属性并将数据组织成集群。在无监督学习中你n一世一世到和s你p和rv一世s和d一世和一种rn一世nG, 没有正确答案○你吨p你吨=r和sp○ns和v一种r一世一种b一世和=d和p和nd和n吨v一种r一世一种b一世和而且没有老师。出于这个原因，我们对预测不感兴趣，因为我们没有关联的响应变量和. 无监督学习下的统计机器学习算法留给自己的设备去发现和呈现数据中有趣的结构。但是，没有办法确定我们的工作是否正确，因为我们不知道正确的答案，因为工作是在没有监督的情况下完成的。无监督学习问题可以分为聚类和关联问题。
聚类：聚类问题是当您想要发现数据中的固有分组时，例如按其遗传结构对玉米杂交种进行分组。另一个例子是根据人们的消费行为对他们进行分组。但是在这两种情况下，我们都无法检查分类是否正确，因为我们不知道每个人的真实分组。
数学代写|统计机器学习作业代写STATISTICAL MACHINE LEARNING代考|DEFINITION AND EXAMPLES OF SEMI-SUPERVISED LEARNING
半监督学习问题是具有大量输入数据的问题X可用，但只有部分数据被标记和. 出于这个原因，这些问题位于监督学习和无监督学习之间。一个很好的例子是使用数千张图像进行植物物种分类，其中只有一些图像被标记和.G.,sp和C一世和s1,sp和C一世和s2,sp和C一世和s3,和吨C.并且大多数没有标签。另一个例子是系外行星的分类和X○p一世一种n和吨s一种r和p一世一种n和吨s吨H一种吨一种r和○你吨s一世d和○你rs○一世一种rs和s吨和米还使用了数千张照片，其中只有一小部分照片被标记F○你r吨和p和s○F和X○p一世一种n和吨s. 统计机器学习背景下的许多现实问题都属于这种类型的学习过程。这是因为使用标记数据比使用未标记数据更昂贵且更耗时，因为很多时候这需要访问领域专家，而收集和存储未标记数据既便宜又容易。
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。
