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深度学习是机器学习的一个子集，它本质上是一个具有三层或更多层的神经网络。这些神经网络试图模拟人脑的行为–尽管远未达到与之匹配的能力–允许它从大量数据中 “学习”。
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- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
机器学习代写|深度学习project代写deep learning代考|Hybrid Recommendation System Based on Deep Neural Networks
The state-of-the-art Collaborative Filtering-based approach uses the ranking matrix to suggest products. But this method suffers from a data sparsity and a cold start crisis. Due to the scarce existence of the useritem matrix, the features learned are not accurate, which decreases the efficiency of the recommendation framework. Hybrid recommendation model based on deep neural networks incorporates a content-based recommendation model with collective recommendation-based filtering models, which combines the mechanism of feature learning and recommendation into a single model.
[25] suggested a layered, self-encoder-based hybrid paradigm that learns the latent space factors of users and items and simultaneously performs mutual filtering from the ranking matrix.
An autoencoder is a variation of neural organization, having encoder and decoder as two components. The encoder changes over the contribution to its secret portrayal, while the decoder changes over the secret portrayal back to the re-established input structure. The boundaries comparing to the autoencoder are prepared to limit the mistake because of the recreation, which is estimated by the loss work or misfortune work. Denoising autoencoder (DAE) attempts to recreate the contribution from a ruined adaptation for improved portrayal from the info. More variations of autoencoder have been created for better results. The crossover suggestion model dependent on the stacked denoising autoencoder utilizes both the rating network and the side data and coordinates both the SDAE [26] and the grid factorisation. Lattice factorization is a broadly utilized model with improved exactness, and SDAE is an incredible model for separating significant level highlights from inputs. The combination of the over two model will turn into an amazing model for additional advantages.
机器学习代写|深度学习project代写deep learning代考|Social Network-Based Recommendation System Using Deep Neural Networks
Conventional recommendation models never consider social connections among the users. But we always take verbal recommendations from our friends in reality.These verbal recommendations are termed as social recommendation which occurs daily [27]. Hence, for improved recommendation systems and for more personalized recommendations, social network must be employed among users. Every user will interact with various types of social relationships.
The quality of recommendation system is very crucial task which can be achieved by implementing the effect of social relationship among the users. Items with location attributes and sequential pattern of user behaviour in spatial and temporal frame are used to form spatiotemporal pattern which is used to improve recommendation accuracy. Recently, a very few recommendation techniques have been proposed which is based on the users’ trust relations improve conventional recommendation systems. These trust based recommendation models proves to be an effective move in the field of recommendation system models.
In current scenario an integration of deep learning and social network based recommendation system provides a platform for various research solutions. The limitations which are inherent to the social recommendation must be addressed in the future research.
机器学习代写|深度学习project代写deep learning代考|Context-Aware Recommendation Systems Based on Deep Neural Networks
A context-aware recommendation system, integrates context based information into a recommendation model. This integration is effectively performed by the deep learning techniques in different conditions of recommending items [28]. Deep neural network based methods are used to extract the latent space presentation from the context based information. Deep learning based model can be integrated into diverse data to reduce data sparsity problem [29].
Sequential nature of data plays a significant part in implementing user behaviours. Recently, recurrent neural networks (RNNs) are commonly used in a variety of sequential simulation activities. However, for real-world implementations, these approaches have trouble modeling contextual knowledge, which has been shown to be very essential for behavioural modelling.
Currently this method based on deep neural networks focused towards situation information. A novel approach is proposed called context-aware recurrent neural networks. It uses two types of matrices: input and transition matrices. They both are specific to the context and adaptive in nature. Input matrices are used to extract various situations such as time, place, weather condition where actually the user behaves.
As deep learning plays a significant role in most of the fields as it has the capability of dealing with large and complex problems with improved results. Deep learning technology also contributes in the field of recommendation system for improved customer satisfaction. Deep learning technology overcomes the shortcomings of traditional models to get high quality recommendations. [30].
All the above discussed methods of recommendation systems use deep neural networks and hence also achieve the quality in recommending items to the users [31]. Different recommendation models use different deep learning methods to obtain improve results.
深度学习代写
机器学习代写|深度学习project代写deep learning代考|Hybrid Recommendation System Based on Deep Neural Networks
最先进的基于协作过滤的方法使用排名矩阵来推荐产品。但是这种方法存在数据稀疏和冷启动危机。由于 useritem 矩阵的稀缺性，学习到的特征并不准确，从而降低了推荐框架的效率。基于深度神经网络的混合推荐模型将基于内容的推荐模型与基于集体推荐的过滤模型相结合，将特征学习和推荐的机制结合到一个模型中。
[25] 提出了一种分层的、基于自编码器的混合范式，它学习用户和项目的潜在空间因子，同时从排名矩阵执行相互过滤。
自编码器是神经组织的一种变体，具有编码器和解码器作为两个组件。编码器改变对其秘密描绘的贡献，而解码器将秘密描绘改变回重新建立的输入结构。与自动编码器相比，边界准备限制因娱乐而导致的错误，这是通过损失工作或不幸工作来估计的。去噪自动编码器 (DAE) 尝试从破坏的改编中重建贡献，以改善信息的描绘。为了获得更好的结果，已经创建了更多的自动编码器变体。依赖于堆叠去噪自编码器的交叉建议模型同时利用评级网络和边数据，并协调 SDAE [26] 和网格分解。格因式分解是一种广泛使用的模型，具有更高的准确性，而 SDAE 是一个令人难以置信的模型，用于从输入中分离出重要的水平亮点。两种以上模型的组合将变成一个具有额外优势的惊人模型。
机器学习代写|深度学习project代写deep learning代考|Social Network-Based Recommendation System Using Deep Neural Networks
传统的推荐模型从不考虑用户之间的社交联系。但我们在现实中总是接受朋友的口头推荐。这些口头推荐被称为每天都会发生的社交推荐[27]。因此，为了改进推荐系统和更个性化的推荐，必须在用户之间使用社交网络。每个用户都会与各种类型的社交关系进行交互。
推荐系统的质量是非常关键的任务，可以通过实现用户之间的社会关系效应来实现。时空框架中具有位置属性和用户行为顺序模式的项目用于形成时空模式，用于提高推荐精度。最近，已经提出了一些基于用户信任关系的推荐技术来改进传统的推荐系统。这些基于信任的推荐模型被证明是推荐系统模型领域的有效举措。
在当前场景中，深度学习和基于社交网络的推荐系统的集成为各种研究解决方案提供了一个平台。社会推荐固有的局限性必须在未来的研究中得到解决。
机器学习代写|深度学习project代写deep learning代考|Context-Aware Recommendation Systems Based on Deep Neural Networks
上下文感知推荐系统将基于上下文的信息集成到推荐模型中。深度学习技术在不同的推荐项目条件下有效地执行了这种集成[28]。基于深度神经网络的方法用于从基于上下文的信息中提取潜在空间表示。基于深度学习的模型可以集成到不同的数据中，以减少数据稀疏问题 [29]。
数据的顺序性在实现用户行为方面起着重要作用。最近，循环神经网络 (RNN) 常用于各种顺序模拟活动。然而，对于现实世界的实现，这些方法难以对上下文知识进行建模，这已被证明对于行为建模非常重要。
目前这种基于深度神经网络的方法专注于态势信息。提出了一种称为上下文感知循环神经网络的新方法。它使用两种类型的矩阵：输入矩阵和转移矩阵。它们都特定于上下文并且具有适应性。输入矩阵用于提取各种情况，例如用户实际行为的时间、地点、天气条件。
由于深度学习在大多数领域都发挥着重要作用，因为它具有处理大型复杂问题并改进结果的能力。深度学习技术在推荐系统领域也有助于提高客户满意度。深度学习技术克服了传统模型的不足，获得了高质量的推荐。[30]。
上面讨论的所有推荐系统方法都使用深度神经网络，因此也达到了向用户推荐项目的质量[31]。不同的推荐模型使用不同的深度学习方法来获得改进的结果。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
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。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
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。