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基础编程Fundamental of Programming涉及的任务包括：分析、生成算法、剖析算法的准确性和资源消耗，以及算法的实现（通常用选定的编程语言，通常称为编码）。程序的源代码是用程序员可以理解的一种或多种语言编写的，而不是由中央处理单元直接执行的机器代码。编程的目的是找到一个指令序列，在计算机上自动执行一项任务（可以像操作系统一样复杂），通常是为了解决一个特定的问题。因此，熟练的编程通常需要几个不同学科的专业知识，包括应用领域的知识、专门的算法和形式逻辑。
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计算机代写|基础编程代写Fundamental of Programming代考|Grammar-Based Genetic Programming
In the previous Sect. 2.2 .1 on vectorial GP, we identified, that being able to restrict the output type of the model or the input types of certain operations would avoid certain problems that otherwise need to be handled via penalties or other error mechanisms. One way of restricting the model space for GP is grammar-based GP, which is briefly summarized in this section.
Early ideas of grammar-based GP were introduced by Montana with stronglytyped GP, where each tree-node is assigned a type and a dimension, e.g. a treenode with INTEGER-3 always returns an integer vector of length 3 [17]. This way, strongly-typed GP can already handle data of different dimensionality, however, each function takes only arguments of a type with fixed dimensions, for instance, the operation “vector-add-3” can only add two vectors of length 3. This limitation was also addressed by Montana, by having generic operations that supported arbitrary dimensions, allowing strongly-typed GP to flexibly define the required input type of each argument of a function, and thus avoiding invalid models where functions cannot be called due to mismatched argument types. During the GP process, genetic operators such as mutation and crossover must adhere to the specified constraints to only produce valid children. This is usually by maintaining internal data structures to query potentially valid inputs for a given function, so that crossover- and mutation points can be selected that will result in valid a offspring.
While strongly-typed GP handles constraints on input types of function arguments to avoid invalid models, sometimes there is a need to specify further constraints to avoid models that are valid in a technical sense, but still unwanted from a user’s perspective. For instance, consider a function to calculate the power, where both base and exponent can be specified and are required to be real-valued-which can already be done via strongly-typed GP. To avoid overly complex models using this power function where the exponent could by any value calculated by a sub-tree, we want to limit the exponent argument to be a fixed, constant-value. However, stronglytyped GP could only enforce that the exponent is real-valued but not that the value must come from a constant. Therefore, an additional way of specifying and enforcing structural constraint on the symbolic model is necessary.
计算机代写|基础编程代写Fundamental of Programming代考|Feature Engineering and Feature Extraction
Instead of using vector data directly as input features, one common practice is to extract scalar input features from the vectors beforehand, which can be simple statistics, or also complex relations identified by experts.
Interestingly, GP was used as feature engineering mechanism by various authors already. Harvey and Todd, for instance, used GP to create simple pipelines for feature extraction of sequential data [10]. Eads et al. used GP to extract features from time series data, that were then used in a support vector machine for prediction [7]. Likewise, other authors used GP for feature engineering from higher dimensional data, but did not use GP as a prediction model itself $[2,6,19]$.
In this paper, we want to use GP as the prediction model where feature engineering is done as an included step. And since many authors already used GP successfully as feature extractor, their ideas serves as valuable inspiration on which aggregation functions were already successfully used in the past. Also, general feature extraction frameworks, such as $t s f r e s h$, serves as reference for potential aggregation functions [5].
基础编程代写
计算机代写|基础编程代写FUNDAMENTAL OF PROGRAMMING代光肎|GRAMAR-BASED GENETIC PROGRAMMING
在以前的教派中。 2.2 .1 关于矢量 $\mathrm{GP}$ ，我们发现，能够限制模型的输出类型或某些操作的输入类型将避免某些问题，否则这些问题需要通过惩罚或 其他错误机制来处理。限制 GP 模型空间的一种方法是基于语法的 GP，本节对此进行了简要总结。
基于语法的 GP 的早期想法是由 Montana 引入的强类型 GP，其中每个树节点都被分配了一个类型和一个维度，例如，具有INTEGER-3 的树节点总 是返回一个长度为 3 的整数向量
17
. 这样，强类型 GP已经可以处理不同维度的数据，但是，每个函数只接受固定维度类型的参数，例如，操作 “vector-add-3″只能将两个长度为 3 的 向量相加。Montana 也解决了这个限制，通过支持任意维度的泛型操作，允许强类型 $\mathrm{GP}$ 灵活定义函数每个参数所需的输入类型，从而避免由于参 数不匹配而无法调用函数的无效模型类型。在 GP 过程中，变异和交叉等遗传算子必须遵守指定的约束条件，才能只产生有效的子代。这通常是通 过维护内部数据结构来查记给定函数的潜在有效输入，
虽然强类型 GP 处理函数参数输入类型的约束以避免无效模型，但有时需要指定进一步的约束以避免在技术意义上有效但从用户角度来看仍然不需 要的模型。例如，考虑一个计算幂的函数，其中底数和指数都可以指定并且需要是实值一-这已经可以通过强类型 $G P$ 完成。为了避免使用此幂函 数的过于复杂的模型，其中指数可以是子树计算的任何值，我们莃望将指数参数限制为固定的常量值。然而，强类型 GP 只能强制指数是实数值， 而不是该值必须来自常量。
计算机代写|基础编程代写FUNDAMENTAL OF PROGRAMMING代考|FEATURE ENGINEERING AND FEATURE EXTRACTION
一种常见的做法是预先从向量中提取标量输入特征，而不是直接使用向量数据作为输入特征，这可以是简单的统计数据，也可以是专家识别的复 杂关系。
有趣的是，GP已经被各种作者用作特征工程机制。例如，Harvey 和 Todd 使用 GP 来创建用于序列数据特征提取的简单管道
10
. Eads 等人。使用 GP 从时间序列数据中提取特征，然后在支持向量机中用于预测
7
. 同样，其他作者使用 GP 从高维数据进行特征工程，但没有将 GP 本身用作预测模型 $[2,6,19]$.
在本文中，我们希望使用 GP 作为预测模型，其中将特征工程作为一个包含步骙进行。由于许多作者已经成功地将 GP 用作特征提取器，因此他们 的想法对过去已经成功使用哪些聚合函数具有宝贵的启发作用。此外，一般的特征提取框架，如ts fresh,,作为潜在聚合函数的参考
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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。
