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自然语言处理（NLP）是指计算机程序理解人类语言的能力，因为它是口头和书面的，被称为自然语言。它是人工智能（AI）的一个组成部分。
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我们提供的自然语言处理NLP及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- 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|自然语言处理代写NLP代考|WHAT ARE DATASETS
In simple terms, a dataset is a source of data (such as a text file) that contains rows and columns of data. Each row is typically called a “data point,” and each column is called a “feature.” A dataset can be in any form: CSV (comma separated values), TSV (tab separated values), Excel spreadsheet, a table in an RDMBS (Relational Database Management System), a document
in a NoSQL database, or the output from a Web service. Someone needs to analyze the dataset to determine which features are the most important and which features can be safely ignored in order to train a model with the given dataset.
A dataset can vary from very small (a couple of features and 100 rows) to very large (more than 1,000 features and more than one million rows). If you are unfamiliar with the problem domain, then you might struggle to determine the most important features in a large dataset. In this situation, you might need a domain expert who understands the importance of the features, their interdependencies (if any), and whether the data values for the features are valid. In addition, there are algorithms (called dimensionality reduction algorithms) that can help you determine the most important features. For example, PCA (Principal Component Analysis) is one such algorithm, which is discussed in more detail later in this chapter.
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Data Preprocessing
Data preprocessing is the initial step that involves validating the contents of a dataset, which involves making decisions about missing and incorrect data values such as
- dealing with missing data values
- cleaning “noisy” text-based data
- removing HTML tags
- removing emoticons
- dealing with emojis/emoticons
- filtering data
- grouping data
- handling currency and date formats (il8n)
Cleaning data is an important initial task that involves removing unwanted data as well as handling missing data. In the case of text-based data, you might need to remove HTML tags, punctuation, and so forth. In the case of numeric data, it’s less likely (though still possible) that alphabetic characters are mixed together with numeric data. However, a dataset with numeric features might have incorrect values or missing values (discussed later). In addition, calculating the minimum, maximum, mean, median, and standard deviation of the values of a feature obviously pertain only to numeric values.
After the preprocessing step is completed, data wrangling is performed, which refers to transforming data into a new format. You might have to combine data from multiple sources into a single dataset. For example, you might
need to convert between different units of measurement (such as date formats or currency values) so that the data values can be represented in a consistent manner in a dataset.
Currency and date values are part of $i 18 n$ (internationalization), whereas l10n (localization) targets a specific nationality, language, or region. Hardcoded values (such as text strings) can be stored as resource strings in a file that’s often called a resource bundle, where each string is referenced via a code. Each language has its own resource bundle.
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|DATA TYPES
Explicit data types exist in many programming languages such as $\mathrm{C}, \mathrm{C}++$, Java, and TypeScript. Some programming languages, such as JavaScript and awk, do not require initializing variables with an explicit type: the type of a variable is inferred dynamically via an implicit type system (i.e., one that is not directly exposed to a developer).
In machine learning, datasets can contain features that have different types of data, such as a combination of one or more of the following:
- numeric data (integer/floating point and discrete/continuous)
- character/categorical data (different languages)
- date-related data (different formats)
- currency data (different formats)
- binary data (yes/no, 0/1, and so forth)
- nominal data (multiple unrelated values)
- ordinal data (multiple and related values)
Consider a dataset that contains real estate data, which can have as many as thirty columns (or even more), often with the following features: - the number of bedrooms in a house: numeric value and a discrete value
- the number of square feet: a numeric value and (probably) a continuous value
- the name of the city: character data
- the construction date: a date value
- the selling price: a currency value and probably a continuous value
- the “for sale” status: binary data (either “yes” or “no”)
An example of nominal data is the seasons in a year: although many countries have four distinct seasons, some countries have only two distinct seasons.
NLP代考
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|WHAT ARE DATASETS
简单来说，数据集是包含数据行和列的数据源（例如文本文件）。每行通常称为“数据点”，每列称为“特征”。数据集可以是任何形式：CSV（逗号分隔值）、TSV（制表符分隔值）、Excel 电子表格、RDMBS（关系数据库管理系统）中的表格、文档
在 NoSQL 数据库中，或来自 Web 服务的输出。有人需要分析数据集以确定哪些特征最重要，哪些特征可以安全地忽略，以便使用给定数据集训练模型。
数据集可以从非常小（几个特征和 100 行）到非常大（超过 1,000 个特征和超过一百万行）不等。如果您不熟悉问题域，那么您可能很难确定大型数据集中最重要的特征。在这种情况下，您可能需要了解特征重要性、它们的相互依赖性（如果有）以及特征的数据值是否有效的领域专家。此外，还有一些算法（称为降维算法）可以帮助您确定最重要的特征。例如，PCA（主成分分析）就是这样一种算法，本章稍后将对此进行更详细的讨论。
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Data Preprocessing
数据预处理是涉及验证数据集内容的初始步骤，其中涉及对缺失和不正确的数据值做出决策，例如
- 处理缺失的数据值
- 清理“嘈杂”的基于文本的数据
- 删除 HTML 标签
- 删除表情符号
- 处理表情符号/表情符号
- 过滤数据
- 分组数据
- 处理货币和日期格式 (il8n)
清理数据是一项重要的初始任务，包括删除不需要的数据以及处理丢失的数据。对于基于文本的数据，您可能需要删除 HTML 标记、标点符号等。在数字数据的情况下，字母字符与数字数据混合在一起的可能性较小（尽管仍然可能）。但是，具有数字特征的数据集可能具有不正确的值或缺失值（稍后讨论）。此外，计算特征值的最小值、最大值、平均值、中值和标准差显然只与数值有关。
预处理步骤完成后，进行数据整理，即将数据转换为新的格式。您可能必须将来自多个来源的数据合并到一个数据集中。例如，您可能
需要在不同的计量单位（例如日期格式或货币值）之间进行转换，以便数据值可以在数据集中以一致的方式表示。
货币和日期值是一世18n（国际化），而 l10n（本地化）针对特定的国籍、语言或地区。硬编码值（例如文本字符串）可以作为资源字符串存储在通常称为资源包的文件中，其中每个字符串都通过代码引用。每种语言都有自己的资源包。
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|DATA TYPES
显式数据类型存在于许多编程语言中，例如C,C++、Java 和 TypeScript。一些编程语言，例如 JavaScript 和 awk，不需要使用显式类型初始化变量：变量的类型是通过隐式类型系统（即不直接暴露给开发人员的系统）动态推断的。
在机器学习中，数据集可以包含具有不同类型数据的特征，例如以下一项或多项的组合：
- 数字数据（整数/浮点和离散/连续）
- 字符/分类数据（不同语言）
- 日期相关数据（不同格式）
- 货币数据（不同格式）
- 二进制数据（是/否、0/1 等）
- 标称数据（多个不相关的值）
- 序数数据（多个相关值）
考虑一个包含房地产数据的数据集，该数据集可以有多达 30 列（甚至更多），通常具有以下特征： - 房屋中的卧室数量：数值和离散值
- 平方英尺数：一个数值和（可能）一个连续值
- 城市名称：人物资料
- 施工日期：日期值
- 售价：货币价值，可能是连续价值
- “待售”状态：二元数据（“是”或“否”）
名义数据的一个例子是一年中的季节：尽管许多国家有四个不同的季节，但有些国家只有两个不同的季节。
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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。