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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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- 图论 Graph Theory
- 工业工程 Industrial Engineering
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- 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
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|bootstrapping method
First, we will define the bootstrapping method to understand how it is used in the CV approach, which should then be straightforward. Bootstrapping is a type of resampling method where, for example, $B=10$ samples of the same size are repeatedly drawn, with replacement, from a single original sample. Afterward, each of these $B$ samples is used to estimate statistics (for example, the mean, variance, median, minimum, etc.) of a population, and the average of all the $B$ sample estimates of the target statistic is reported as the final estimate. In the context of statistical machine learning, these samples are used to evaluate the prediction performance of the algorithm under study for unseen data. One important difference between this CV approach and all the procedures explained above is that now the training set has the same size (number of observations) as the original sample because the bootstrap method replaced some individuals more than once. According to Kuhn and Johnson (2013), as a result, some observations will be represented multiple times in the bootstrap sample, while others will not be selected at all; those observations not selected are referred to as the testing set, however, this CV strategy is quite different than the previously explained. Efron (1983) pointed out that the prediction performance of the bootstrap samples tends to have less uncertainty than the $k$-fold cross-validation since on average, $63.2 \%$ of the data points are represented (for training) at least once in any sample size. For this reason,this CV approach has a bias similar to implementing a $k=$ two fold cross-validation, and as the training set becomes smaller, the bias becomes more problematic.
数学代写|统计机器学习作业代写STATISTICAL MACHINE LEARNING代考|bootstrap sample
To understand this CV method, we provide a simple example of how the training and testing samples are constructed. If we have a sample with 12 individuals denoted as $\mathrm{I} 1, \mathrm{I} 2, \ldots, \mathrm{I} 12$, we will select $B=5$ bootstrap samples. Each bootstrap sample is obtained with replacement and the individuals that appear in each one correspond to the training sample; those that are not present will correspond to the testing set. Figure $4.6$ provides the five bootstrap samples; each training sample has the same size as the original, however, only some individuals appear in each bootstrap sample, while those individuals that do not appear are included in the testing set. For example, in the first fold, the training bootstrap sample contains seven different individuals (I2, I3, I4, I6, I7, I8, and I9), while the testing set contains five individuals (I1, I5, I10, I11, and I12). It is important to point out that since the training sample has the same size as the original sample, some individuals in the training sample are repeated at least twice; in the first fold, the individual I4 are repeated three times, whereas I6, I7, and I8 are repeated twice. Finally, similar to other methods, the statistical machine learning model is trained with each training set; likewise, the prediction performance of the model is evaluated in each testing set. The average of these sample predictions is reported as the estimated testing error.
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|BOOTSTRAPPING METHOD
首先，我们将定义引导方法以了解它在 CV 方法中的使用方式，这应该很简单。自举是一种重采样方法，例如，乙=10从一个原始样本中重复抽取相同大小的样本，并进行替换。之后，这些中的每一个乙样本用于估计统计量F○r和X一种米p一世和,吨H和米和一种n,v一种r一世一种nC和,米和d一世一种n,米一世n一世米你米,和吨C.人口的平均值，以及所有人口的平均值乙目标统计量的样本估计值报告为最终估计值。在统计机器学习的背景下，这些样本用于评估正在研究的算法对未见数据的预测性能。这种 CV 方法与上述所有程序之间的一个重要区别是，现在训练集具有相同的大小n你米b和r○F○bs和rv一种吨一世○ns作为原始样本，因为 bootstrap 方法不止一次地替换了一些个体。根据库恩和约翰逊2013，因此，一些观测值将在 bootstrap 样本中多次表示，而另一些则根本不会被选中；那些未选择的观察被称为测试集，但是，这种 CV 策略与之前解释的完全不同。埃夫隆1983指出自举样本的预测性能往往比到-折叠交叉验证，因为平均而言，63.2%的数据点表示F○r吨r一种一世n一世nG在任何样本量中至少一次。出于这个原因，这种 CV 方法具有类似于实现到=两次交叉验证，随着训练集变得更小，偏差变得更加成问题。
数学代写|统计机器学习作业代写STATISTICAL MACHINE LEARNING代考|BOOTSTRAP SAMPLE
为了理解这种 CV 方法，我们提供了一个简单示例来说明如何构建训练和测试样本。如果我们有一个包含 12 个人的样本，表示为一世1,一世2,…,一世12，我们将选择乙=5引导样本。每个bootstrap样本都是通过放回得到的，每个样本中出现的个体对应于训练样本；那些不存在的将对应于测试集。数字4.6提供五个引导样本；每个训练样本的大小与原始样本相同，但是，每个引导样本中只有一些个体出现，而那些没有出现的个体则包含在测试集中。例如，在第一折中，训练引导样本包含七个不同的个体一世2,一世3,一世4,一世6,一世7,一世8,一种nd一世9，而测试集包含五个人一世1,一世5,一世10,一世11,一种nd一世12. 需要指出的是，由于训练样本与原始样本的大小相同，因此训练样本中的某些个体至少重复了两次；在第一个折叠中，单个 I4 重复了 3 次，而 I6、I7 和 I8 重复了两次。最后，与其他方法类似，使用每个训练集训练统计机器学习模型；同样，在每个测试集中评估模型的预测性能。这些样本预测的平均值被报告为估计的测试误差。
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。
