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高维数据分析High-Dimensional Data Analysis是动态类型的，并且是垃圾收集的。它支持多种编程范式，包括结构化（特别是程序化）、面向对象和函数式编程。由于其全面的标准库，它经常被描述为一种 “包含电池 “的语言。Guido van Rossum在20世纪80年代末开始研究Python，作为ABC编程语言的后继者，并在1991年首次发布了Python 0.9.0。
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澳洲代考|高维数据分析代考High-Dimensional Data Analysis代考|Features annealed independence rule
It is clear from (5.5) that FAIR works the same way as that we first sort the features by the absolute values of their $t$-statistics in the descending order, and then take out the first $m$ features to construct the classifier. The number of features $m$ can be selected by minimizing the upper bound of the classification error given in (3.11). To understand this, note that the upper bound on the right hand side of (3.11) is a function of the number of features. If the features are sorted in the descending order of $\left|\alpha_{j}\right| / \sigma_{j}$, then this upper bound will first increase and then decrease as we include more and more features. The optimal $m$ in the sense of minimizing the upper bound takes the form
$$
m_{o p t}=\arg \max {1 \leqslant m \leqslant p} \frac{1}{\lambda{\max }^{m}} \frac{\left[\sum_{j=1}^{m} \alpha_{j}^{2} / \sigma_{j}^{2}+m\left(1 / n_{2}-1 / n_{1}\right)\right]^{2}}{n m /\left(n_{1} n_{2}\right)+\sum_{j=1}^{m} \alpha_{j}^{2} / \sigma_{j}^{2}}
$$
where is the largest eigenvalue of the correlation matrix $\mathbf{R}^{m}$ of the truncated observations. It can be estimated from the training data as
$$
\begin{aligned}
\hat{m}{o p t} &=\arg \max {1 \leqslant m \leqslant p} \frac{1}{\hat{\lambda}{\max }^{m}} \frac{\left[\sum{j=1}^{m} \hat{\alpha}{j}^{2} / \hat{\sigma}{j}^{2}+m\left(1 / n_{2}-1 / n_{1}\right)\right]^{2}}{n m /\left(n_{1} n_{2}\right)+\sum_{j=1}^{m} \hat{\alpha}{j}^{2} / \hat{\sigma}{j}^{2}} \
&=\arg \max {1 \leqslant m \leqslant p} \frac{1}{\hat{\lambda}{\max }^{m}} \frac{n\left[\sum_{j=1}^{m} T_{j}^{2}+m\left(n_{1}-n_{2}\right) / n\right]^{2}}{m n_{1} n_{2}+n_{1} n_{2} \sum_{j=1}^{m} T_{j}^{2}}
\end{aligned}
$$
澳洲代考|高维数据分析代考High-Dimensional Data Analysis代考|Nearest shrunken centroids method
After obtaining the shrunken centroids, Tibshirani et al. (2002) proposed to classify a new observation $\mathbf{X}$ to the class whose shrunken centroid is closest to this new observation. They define the discriminant score for class $k$ as
$$
\hat{\delta}{k}(\mathbf{X})=\sum{j=1}^{p} \frac{\left(X_{j}-\bar{X}{k j}^{\prime}\right)^{2}}{\left(S{j}+s_{0}\right)^{2}}-2 \log \pi_{k}
$$
The first term is the standardized squared distance of $\mathbf{X}$ to the $k$-th shrunken centroid, and the second term is a correction based on the prior probability $\pi_{k}$. Then the classification rule is
$$
g(\mathbf{X})=\arg \min {k} \hat{\delta}{k}(\mathbf{X})
$$
It is clear that NSC is a type of distance-based classification method.
Compared to FAIR introduced in Section 5.1, NSC shares the same idea of using marginal information of features to do classification. Both methods conduct feature selection by $t$-statistic. But FAIR selects the number of features by using mathematical formula that is derived to minimize the upper bound of classification error, while NSC obtains the number of features by using cross validation. Practical implementation shows that FAIR is more stable in terms of the number of selected features and classification error. See Fan and Fan (2008).
高维数据分析代考
澳洲代考|高维数据分析代考HIGH-DIMENSIONAL DATA ANALYSIS代考|FEATURES ANNEALED INDEPENDENCE RULE
可以清楚地从5.5FAIR 的工作方式与我们首先按特征的绝对值对特征进行排序的方式相同吨-按降序统计，然后取出第一个米构造分类器的特征。特征数米可以通过最小化给出的分类误差的上限来选择3.11. 要理解这一点，请注意右侧的上限3.11是特征数量的函数。如果特征按降序排列|一个j|/σj，那么随着我们包含越来越多的特征，这个上限将先增加然后减少。最优的米在最小化上界的意义上，形式为
$$
m_{o p t}=\arg \max {1 \leqslant m \leqslant p} \frac{1}{\lambda{\max }^{m}} \frac{\left[\sum_{j=1}^{m} \alpha_{j}^{2} / \sigma_{j}^{2}+m\left(1 / n_{2}-1 / n_{1}\right)\right]^{2}}{n m /\left(n_{1} n_{2}\right)+\sum_{j=1}^{m} \alpha_{j}^{2} / \sigma_{j}^{2}}
$$
where is the largest eigenvalue of the correlation matrix $\mathbf{R}^{m}$ of the truncated observations. It can be estimated from the training data as
$$
\begin{aligned}
\hat{m}{o p t} &=\arg \max {1 \leqslant m \leqslant p} \frac{1}{\hat{\lambda}{\max }^{m}} \frac{\left[\sum{j=1}^{m} \hat{\alpha}{j}^{2} / \hat{\sigma}{j}^{2}+m\left(1 / n_{2}-1 / n_{1}\right)\right]^{2}}{n m /\left(n_{1} n_{2}\right)+\sum_{j=1}^{m} \hat{\alpha}{j}^{2} / \hat{\sigma}{j}^{2}} \
&=\arg \max {1 \leqslant m \leqslant p} \frac{1}{\hat{\lambda}{\max }^{m}} \frac{n\left[\sum_{j=1}^{m} T_{j}^{2}+m\left(n_{1}-n_{2}\right) / n\right]^{2}}{m n_{1} n_{2}+n_{1} n_{2} \sum_{j=1}^{m} T_{j}^{2}}
\end{aligned}
$$
澳洲代考|高维数据分析代考HIGH-DIMENSIONAL DATA ANALYSIS代考|NEAREST SHRUNKEN CENTROIDS METHOD
在获得缩小的质心后，Tibshirani 等人。2002建议对新观察进行分类X到缩小的质心最接近这个新观察的类。他们定义了类的判别分数ķ作为
$$
\hat{\delta}{k}(\mathbf{X})=\sum{j=1}^{p} \frac{\left(X_{j}-\bar{X}{k j}^{\prime}\right)^{2}}{\left(S{j}+s_{0}\right)^{2}}-2 \log \pi_{k}
$$
The first term is the standardized squared distance of $\mathbf{X}$ to the $k$-th shrunken centroid, and the second term is a correction based on the prior probability $\pi_{k}$. Then the classification rule is
$$
g(\mathbf{X})=\arg \min {k} \hat{\delta}{k}(\mathbf{X})
$$
很明显，NSC 是一种基于距离的分类方法。
与第 5.1 节介绍的 FAIR 相比，NSC 具有相同的想法，即使用特征的边缘信息进行分类。两种方法都通过以下方式进行特征选择吨-统计。但 FAIR 是通过使用导出的数学公式来选择特征的数量，以最小化分类误差的上限，而 NSC 是通过交叉验证来获得特征的数量。实际实现表明，FAIR 在选择特征的数量和分类误差方面更加稳定。见风扇和风扇2008.
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。
