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监督学习算法从标记的训练数据中学习，帮你预测不可预见的数据的结果。成功地建立、扩展和部署准确的监督机器学习数据科学模型需要时间和高技能数据科学家团队的技术专长。此外，数据科学家必须重建模型，以确保给出的见解保持真实，直到其数据发生变化。
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- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- 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|监督学习代考Supervised and Unsupervised learning代写|An Overview of Machine Learning
The amount of data produced by sensors has increased explosively as a result of the advances in sensor technologies that allow engineers and scientists to quantify many processes in fine details. Because of the sheer amount and complexity of the information available, engineers and scientists now rely heavily on computers to process and analyze data. This is why machine learning has become an emerging topic of research that has been employed by an increasing number of disciplines to automate complex decision-making and problem-solving tasks. This is because the goal of machine learning is to extract knowledge from experimental data and use computers for complex decision-making, i.e. decision rules are extracted automatically from data by utilizing the speed and the robustness of the machines. As one example, the DNA microarray technology allows biologists and medical experts to measure the expressiveness of thousands of genes of a tissue sample in a single experiment. They can then identify cancerous genes in a cancer study. However, the information that is generated from the DNA microarray experiments and many other measuring devices cannot be processed or analyzed manually because of its large size and high complexity. In the case of the cancer study, the machine learning algorithm has become a valuable tool to identify the cancerous genes from the thousands of possible genes. Machine-learning techniques can be divided into three major groups based on the types of problems they can solve, namely, the supervised, semi-supervised and unsupervised learning.
The supervised learning algorithm attempts to learn the input-output relationship (dependency or function) $f(x)$ by using a training data set $\left{\mathcal{X}=\left[\mathbf{x}{i}, y{i}\right], i=1, \ldots, n\right}$ consisting of $n$ pairs $\left(\mathbf{x}{1}, y{1}\right),\left(\mathbf{x}{2}, y{2}\right), \ldots\left(\mathbf{x}{n}, y{n}\right)$, where the inputs $\mathbf{x}$ are $m$-dimensional vectors $\mathbf{x} \in \Re^{m}$ and the labels (or system responses) $y$ are discrete (e.g., Boolean) for classification problems and continuous values $(y \in \Re)$ for regression tasks. Support Vector Machines (SVMs) and Artificial Neural Network (ANN) are two of the most popular techniques in this area.
There are two types of supervised learning problems, namely, classification (pattern recognition) and the regression (function approximation) ones. In the classification problem, the training data set consists of examples from different classes. The simplest classification problem is a binary one that consists of training examples from two different classes ( $+1$ or $-1$ class). The outputs $y_{i} \in{1,-1}$ represent the class belonging (i.e. labels) of the corresponding input vectors $\mathbf{x}{i}$ in the classification. The input vectors $\mathbf{x}{i}$ consist of measurements or features that are used for differentiating examples of different classes. The learning task in classification problems is to construct classifiers that can classify previously unseen examples $\mathbf{x}_{j}$. In other words, machines have to learn from the training examples first, and then they should make complex decisions based on what they have learned. In the case of multi-class problems, several binary classifiers are built and used for predicting the labels of the unseen data, i.e. an $N$-class problem is generally broken down into $N$ binary classification problems. The classification problems can be found in many different areas, including, object recognition, handwritten recognition, text classification, disease analysis and DNA microarray studies. The term “supervised” comes from the fact that the labels of the training data act as teachers who educate the learning algorithms.
机器学习代写|监督学习代考Supervised and Unsupervised learning代写|Challenges in Machine Learning
Like most areas in science and engineering, machine learning requires developments in both theoretical and practical (engineering) aspects. An activity on the theoretical side is concentrated on inventing new theories as the foundations for constructing novel learning algorithms. On the other hand, by extending existing theories and inventing new techniques, researchers who work in the engineering aspects of the field try to improve the existing learning algorithms and apply them to the novel and challenging real-world problems. This book is focused on the practical aspects of SVMs, graph-based semisupervised learning algorithms and two basic unsupervised learning methods. More specifically, it aims at making these learning techniques more practical for the implementation to the real-world tasks. As a result, the primary goal of this book is aimed at developing novel algorithms and software that can solve large-scale SVMs, graph-based semi-supervised and unsupervised learning problems. Once an efficient software implementation has been obtained, the goal will be to apply these learning techniques to real-world problems and to improve their performance. Next four sections outline the original contributions of the book in solving the mentioned tasks.
机器学习代写|监督学习代考Supervised and Unsupervised learning代写|Solving Large-Scale SVMs
As mentioned previously, machine learning techniques allow engineers and scientists to use the power of computers to process and analyze large amounts of information. However, the amount of information generated by sensors can easily go beyond the processing power of the latest computers available. As a result, one of the mainstream research fields in learning from empirical data is to design learning algorithms that can be used in solving large-scale problems efficiently. The book is primarily aimed at developing efficient algorithms for implementing SVMs. SVMs are the latest supervised learning techniques from statistical learning theory and they have been shown to deliver state-of-the-art performance in many real-world applications [153]. The challenge of applying SVMs on huge data sets comes from the fact that the amount of computer memory required for solving the quadratic programming (QP) problem associated with SVMs increases drastically with the size of the training data set $n$ (more details can be found in Chap. 3). As a result, the book aims at providing a better solution for solving large-scale SVMs using iterative algorithms. The novel contributions presented in this book are as follows:
- The development of Iterative Single Data Algorithm (ISDA) with the explicit bias term $b$. Such a version of ISDA has been shown to perform better (faster) than the standard SVMs learning algorithms achieving at the same time the same accuracy. These contributions are presented in Sect. $3.3$ and 3.4.
- An efficient software implementation of the ISDA is developed. The ISDA software has been shown to be significantly faster than the well-known SVMs learning software LIBSVM [27]. These contributions are presented in Sect. 3.5.
监督学习代写
机器学习代写|监督学习代考Supervised and Unsupervised learning代写|An Overview of Machine Learning
由于传感器技术的进步，使工程师和科学家能够详细量化许多过程，传感器产生的数据量呈爆炸式增长。由于可用信息的数量和复杂性，工程师和科学家现在严重依赖计算机来处理和分析数据。这就是为什么机器学习已经成为一个新兴的研究课题，越来越多的学科使用它来自动化复杂的决策制定和解决问题的任务。这是因为机器学习的目标是从实验数据中提取知识并使用计算机进行复杂的决策，即利用机器的速度和鲁棒性从数据中自动提取决策规则。作为一个例子，DNA 微阵列技术允许生物学家和医学专家在一次实验中测量组织样本中数千个基因的表达能力。然后，他们可以在癌症研究中识别癌基因。然而，从 DNA 微阵列实验和许多其他测量设备产生的信息由于尺寸大、复杂性高而无法手动处理或分析。在癌症研究的案例中，机器学习算法已经成为一种有价值的工具，可以从数千个可能的基因中识别出癌变基因。机器学习技术可以根据它们可以解决的问题类型分为三大类，即监督学习、半监督学习和无监督学习。
监督学习算法试图学习输入输出关系（依赖或函数）F(X)通过使用训练数据集\left{\mathcal{X}=\left[\mathbf{x}{i}, y{i}\right], i=1, \ldots, n\right}\left{\mathcal{X}=\left[\mathbf{x}{i}, y{i}\right], i=1, \ldots, n\right}包含由…组成n对(X1,是1),(X2,是2),…(Xn,是n), 其中输入X是米维向量X∈ℜ米和标签（或系统响应）是对于分类问题和连续值是离散的（例如，布尔值）(是∈ℜ)用于回归任务。支持向量机 (SVM) 和人工神经网络 (ANN) 是该领域最流行的两种技术。
有两种类型的监督学习问题，即分类（模式识别）和回归（函数逼近）问题。在分类问题中，训练数据集由来自不同类别的示例组成。最简单的分类问题是由来自两个不同类别的训练样本组成的二元分类问题（+1或者−1班级）。输出是一世∈1,−1表示对应输入向量的所属类别（即标签）X一世在分类中。输入向量X一世由用于区分不同类别示例的测量值或特征组成。分类问题中的学习任务是构造分类器，可以对以前未见过的示例进行分类Xj. 换句话说，机器必须首先从训练示例中学习，然后它们应该根据所学内容做出复杂的决策。在多类问题的情况下，构建了几个二元分类器并用于预测未见数据的标签，即ñ- 类问题通常分解为ñ二元分类问题。分类问题可以在许多不同的领域中找到，包括对象识别、手写识别、文本分类、疾病分析和 DNA 微阵列研究。“监督”一词源于训练数据的标签充当教育学习算法的教师这一事实。
机器学习代写|监督学习代考Supervised and Unsupervised learning代写|Challenges in Machine Learning
与科学和工程中的大多数领域一样，机器学习需要在理论和实践（工程）方面的发展。理论方面的活动集中于发明新理论作为构建新学习算法的基础。另一方面，通过扩展现有理论和发明新技术，从事该领域工程方面工作的研究人员试图改进现有的学习算法，并将其应用于新奇且具有挑战性的现实世界问题。本书侧重于支持向量机、基于图的半监督学习算法和两种基本的无监督学习方法的实践方面。更具体地说，它旨在使这些学习技术对于实际任务的实施更加实用。因此，本书的主要目标是开发能够解决大规模 SVM、基于图的半监督和无监督学习问题的新算法和软件。一旦获得了有效的软件实现，目标就是将这些学习技术应用于现实世界的问题并提高其性能。接下来的四个部分概述了本书在解决上述任务方面的原始贡献。
机器学习代写|监督学习代考Supervised and Unsupervised learning代写|Solving Large-Scale SVMs
如前所述，机器学习技术允许工程师和科学家利用计算机的力量来处理和分析大量信息。然而，传感器产生的信息量很容易超过可用的最新计算机的处理能力。因此，从经验数据中学习的主流研究领域之一是设计可有效解决大规模问题的学习算法。这本书的主要目的是开发用于实现 SVM 的有效算法。SVM 是统计学习理论中最新的监督学习技术，它们已被证明在许多实际应用中提供最先进的性能 [153]。n（更多细节可以在第 3 章中找到）。因此，本书旨在为使用迭代算法解决大规模 SVM 提供更好的解决方案。本书提出的新颖贡献如下：
- 具有显式偏置项的迭代单数据算法 (ISDA) 的开发b. 这种版本的 ISDA 已被证明比标准 SVM 学习算法表现更好（更快），同时实现相同的准确性。这些贡献在第 3 节中介绍。3.3和 3.4。
- 开发了 ISDA 的有效软件实现。ISDA 软件已被证明比著名的支持向量机学习软件 LIBSVM [27] 快得多。这些贡献在第 3 节中介绍。3.5.
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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。