如果你也在 怎样代写高级数据分析Advanced Data Analysis BISM3206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。高级数据分析Advanced Data Analysis在网络理论的背景下，复杂网络是指具有非微观拓扑特征的图（网络）–这些特征在简单的网络（如格子或随机图）中不会出现，但在代表真实系统的网络中经常出现。复杂网络的研究是一个年轻而活跃的科学研究领域（自2000年以来），主要受到现实世界网络的经验发现的启发，如计算机网络、生物网络、技术网络、大脑网络、气候网络和社会网络。
高级数据分析Advanced Data Analysis大多数社会、生物和技术网络显示出实质性的非微观拓扑特征，其元素之间的连接模式既不是纯粹的规则也不是纯粹的随机。这些特征包括学位分布的重尾、高聚类系数、顶点之间的同态性或异态性、社区结构和层次结构。在有向网络的情况下，这些特征还包括互惠性、三联体重要性概况和其他特征。相比之下，过去研究的许多网络的数学模型，如格子和随机图，并没有显示这些特征。最复杂的结构可以由具有中等数量相互作用的网络实现。这与中等概率获得最大信息含量（熵）的事实相对应。
高级数据分析Advanced Data Analysis代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。最高质量的高级数据分析Advanced Data Analysis作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此高级数据分析Advanced Data Analysis作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。
同学们在留学期间，都对各式各样的作业考试很是头疼，如果你无从下手，不如考虑my-assignmentexpert™！
my-assignmentexpert™提供最专业的一站式服务：Essay代写，Dissertation代写，Assignment代写，Paper代写，Proposal代写，Proposal代写，Literature Review代写，Online Course，Exam代考等等。my-assignmentexpert™专注为留学生提供Essay代写服务，拥有各个专业的博硕教师团队帮您代写，免费修改及辅导，保证成果完成的效率和质量。同时有多家检测平台帐号，包括Turnitin高级账户，检测论文不会留痕，写好后检测修改，放心可靠，经得起任何考验！
想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。
我们在统计Statistics代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在高级数据分析Advanced Data Analysis代写方面经验极为丰富，各种高级数据分析Advanced Data Analysis相关的作业也就用不着说。
数据科学代写|高级数据分析代写Advanced Data Analysis代考|Data understanding
This research was carried out using physical examination, laboratory findings and radiologic findings, depicted in Table 1.1. Data were obtained from IUC after the Ethical Committee’s approval.
This dataset contains 10 attributes of 130 patients. Each measurement vector consists of 10 values – seven attributes are binary and three attributes are continuous. The binary and continuous attribute values are mapped to zero and one, where zero refers to false (normal) and one refers to true (abnormal).
This dataset contains five diseases. These are Plummer disease, toxic multi-nodular goiter, Hashimoto’s disease, Graves’ disease and subacute thyroiditis. In this context, the number of target attributes are seven for Plummer disease, 40 for toxic multi-nodular goiter, 32 for Hashimoto’s disease, 48 for Graves’ disease and three for subacute thyroiditis for multiple classifications, as shown in Figure 1.1.
数据科学代写|高级数据分析代写Advanced Data Analysis代考|Modeling
For five different diseases, analyses were performed using machine learning methods. SVM, k-nearest neighbors (KNN), artificial neural network (ANN) and decision tree (DT) were used. With these algorithms, fivefold cross-validation was used as a performance evaluation method for the dataset before the models were performed. According to this method, the dataset is divided into five equal parts each time, one part is chosen to be tested and the others are used as training data.
The accuracy metric in equation [1.1], the precision metric in equation [1.2], the recall metric in equation [1.3] and F-measure metric in equation [1.4] are widely used for model performance. In this study, accuracy was selected as the model performance evaluation metric.
$$
\begin{aligned}
&\text { Accuracy }=\frac{\mathrm{TP}+\mathrm{TN}}{\mathrm{TP}+\mathrm{TN}+\mathrm{FP}+\mathrm{FN}} \
&\text { Precision }=\frac{\mathrm{TP}}{\mathrm{TP}+\mathrm{FP}} \
&\text { Recall }=\frac{\mathrm{TP}}{\mathrm{TP}+\mathrm{FN}} \
&F-\text { Measure }=2 * \frac{\text { Precision } * \text { Recall }}{\text { Precision }+\text { Recall }}
\end{aligned}
$$
True positive (TP): the true label of the given sample is positive; it refers to the number of data that the classifier also predicts as positive. True negative (TN):the true label of the given sample is negative; it refers to the number of data that the classifier predicts as negative. False positive (FP): the true label is negative but refers to the number of data the classifier incorrectly predicts positively. False negative (FN): the true label is positive but refers to the number of data the classifier incorrectly predicts negatively (Bulut et al. 2020).
SVM, KNN, ANN and DT were selected as the classification models.
$\boldsymbol{S V M}$ is one of the managed machine learning algorithms used for both classification and regression issues, and is generally used for a bit of arrangement problems. Each data item is plotted as a point in n-dimensional space with the value of each feature being the value of a particular coordinate. The classification then takes place by finding the hyper-plane that ideally differentiates the classes (Razia et al. 2018; Raisinghani et al. 2019; Dharmarajan et al. 2020).
$K N N$ is a simple, supervised machine learning algorithm that can be used to solve both classification and regression problems. The algorithm is classified by the majority of vote to its neighbors, with the case being assigned to the class, the most common among its $\mathrm{k}$ nearest neighbors. This is measured by a distance function. If $k=1$, then the case value is simply assigned to the class of its nearest neighbor. The three distance measures are noted as valid continuous variables (Dharmarajan et al. 2020). In this study, the $\mathrm{k}$ value was taken as 3 .
$\boldsymbol{A N N}$ is a well-known artificial intelligence technique for solving problems that are difficult to be solved by human beings or conventional computational algorithms (Hameed 2017). ANN can learn and adjust itself to solve different nonlinear problems via modifying certain weights during the training process with offline data. There are many existing architectures of ANN. In general, fundamental architectures of ANN are single-layer feedforward, multi-layer feedforward and recurrent (Haykin and Haykin 2009). In this study, a multi-layer feedforward ANN is used to recognize the type of thyroid diseases. As a result of different trials, it was seen that four hidden layers $(\mathrm{h}=4)$ and learning rate ( $\mathrm{lr}) 0.3$ gave the best results. Therefore, a four hidden layer structure was established. Back propagation is used as a learning algorithm to train ANN. First, synaptic weights are initialized with random values. Then, at each iteration of the back propagation algorithm, one input sample is applied to ANN to produce the actual output. After that, the error is computed between the actual output and the desired output. Depending on this error, the synaptic weights are updated to minimize the error (Hameed 2017).
高级数据分析代写
数据科学代写|高级数据分析代写ADVANCED DATA ANALYSIS 代考|DATA UNDERSTANDING
这项研究是使用体格检亝、实验室检龺结果和放射学检龺结果进行的，如表 $1.1$ 所示。数据经伦理委员会批准后从 IUC 获得。
该数据集包含 130 名患者的 10 个属性。每个测量向量由 10 个值组成一一七个属性是二元的，三个属性是连续的。二进制和连续属性值映射到零和一，其中零表示 假normal一个是指真实的abnormal.
该数据集包含五种疾病。这些是普卢默病、毒性多结节性甲状腺肿、桥本病、格雷夫斯病和亚急性甲状腺炇。在这种情况下，多分类的目标属性数量为 Plummer 病 7 个，中毒性多结节性甲状腺肿 40 个，桥本病 32 个，Graves 病 48 个，亚急性甲状腺巡 3 个，如图 $1.1$ 所示。
数据科学代写|高级数据分析代写ADVANCED DATA ANALYSIS 代考|MODELING
对于五种不同的疾病，使用机器学习方法进行分析。支持向量机，k-最近邻 $K N N$, 人工神经网絡 $A N N$ 和决策树 $D T$ 被使用了。使用这些算法，在执行模型之 前，使用五重交叉验证作为数据集的性能评估方法。该方法每次将数据集分成五等份，其中一份作为测试数据，另一份作为训练数据。
方程中的准确度度量
$1.1$
,方程中的精度度量
$1.2$
等式中的召回指标
$1.3$
和方程中的 $F$ 度量度量
$1.4$
广泛用于模型性能。本研究选择准确率作为模型性能评价指标。
$$
\text { Accuracy }=\frac{\mathrm{TP}+\mathrm{TN}}{\mathrm{TP}+\mathrm{TN}+\mathrm{FP}+\mathrm{FN}} \quad \text { Precision }=\frac{\mathrm{TP}}{\mathrm{TP}+\mathrm{FP}} \text { Recall }=\frac{\mathrm{TP}}{\mathrm{TP}+\mathrm{FN}} \quad F-\text { Measure }=2 * \frac{\text { Precision } * \text { Recall }}{\text { Precision }+\text { Recall }}
$$
真阳性 $T P$ : 给定样本的真实标签为正；它指的是分类器也预测为正的数据数量。真阴性 $T N$ : 给定样本的真实标签是否定的；它是指分类楍预测为负数的数据数 量。假阳性 $F P$ : 真正的标䅉是负的，但指的是分类器错误地预测为正的数据数量。假阴性 $F N$ : 真正的标签是正面的，但指的是分类器错误地预测为负面的数据 数量 Bulutetal. 2020 .
选择 SVM、KNN、ANN 和 DT 作为分类模型。
$S V M$ 是用于分类和回归问题的托管机器学习算法之一，通常用于一些排列问题。每个数据项被绘制为 $\mathrm{n}$ 维空间中的一个点，每个特征的值是特定坐标的值。然后 通过找到理想地区分类别的超平面来进行分类Raziaetal. 2018; Raisinghanietal. 2019; Dharmarajanetal. 2020 .
$K N N$ 是一种简单的有监督机器学习算法，可用于解决分类和回归问题。该算法通过对其邻居的多数投票进行分类，宲例被分配到类别中，其中最常见的 $\mathrm{k}$ 最近的 邻居。这是通过距离函数测量的。如果 $k=1$ ，则笁例值被简单地分配给其最近邻居的类。三个距离度量被标记为有效的连续变量 Dharmarajanetal. 2020. 在这 项研究中， $\mathrm{k}$ 取值为 3 ,
$A N N$ 是一种众所周知的人工智能技术，用于解决人类或常规计算算法难以解决的问题Hameed 2017 . ANN可以通过在训练过程中使用离线数据修改某些权重来学 习习和调整自身以解决不同的非线性问题。有许多现有的 ANN架构。一般来说，人工神经网络的基本架构是单层前帻、多层前帻和唕环HaykinandHaykin 2009 . 此，建立了一个四隐藏层结构。反向传播被用作一种学习算法来训练 ANN。首先，突触权重用随机值初始化。然后，在反向传播算法的每次迭代中，将一个输入样 本应用于 ANN 以产生实际输出。之后，计算实际输出和期望输出之间的误差。根据此错误，更新突触权重以最小化错误Hameed 2017 .
数据科学代写|高级数据分析代写Advanced Data Analysis代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
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。
