机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|PREPARING DATASETS

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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|PREPARING DATASETS

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Discrete Data Versus Continuous Data

As a simple rule of thumb: discrete data is a set of values that can be counted, whereas continuous data must be measured. Discrete data can reasonably fit in a drop-down list of values, but there is no exact value for making such a determination. One person might think that a list of 500 values is discrete, whereas another person might think it’s continuous.

For example, the list of provinces of Canada and the list of states of the United States are discrete data values, but is the same true for the number of countries in the world (roughly 200 ) or for the number of languages in the world (more than 7,000$)$ ?

Values for temperature, humidity, and barometric pressure are considered continuous. Currency is also treated as continuous, even though there is a measurable difference between two consecutive values. The smallest

unit of currency for U.S. currency is one penny, which is $1 / 100$ th of a dollar (accounting-based measurements use the “mil,” which is $1 / 1,000$ th of a dollar).
Continuous data types can have subtle differences. For example, someone who is 200 centimeters tall is twice as tall as someone who is 100 centimeters tall; the same is true for 100 kilograms versus 50 kilograms. However, temperature is different: 80 degrees Fahrenheit is not twice as hot as 40 degrees Fahrenheit.

Furthermore, keep in mind that the meaning of the word “continuous” in mathematics is not necessarily the same as continuous in machine learning. In the former, a continuous variable (let’s say in the 2D Euclidean plane) can have an uncountably infinite number of values. A feature in a dataset that can have more values than can be reasonably displayed in a drop-down list is treated as though it’s a continuous variable.

For instance, values for stock prices are discrete: they must differ by at least a penny (or some other minimal unit of currency), which is to say, it’s meaningless to say that the stock price changes by one-millionth of a penny. However, since there are so many possible stock values, it’s treated as a continuous variable. The same comments apply to car mileage, ambient temperature, and barometric pressure.

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|“Binning” Continuous Data

Binning refers to subdividing a set of values into multiple intervals, and then treating all the numbers in the same interval as though they had the same value.

As a simple example, suppose that a feature in a dataset contains the age of people in a dataset. The range of values is approximately between 0 and 120 , and we could bin them into 12 equal intervals, where each consists of 10 values: 0 through 9,10 through 19,20 through 29 , and so forth.

However, partitioning the values of people’s ages as described in the preceding paragraph can be problematic. Suppose that person A, person B, and person C are 29,30 , and 39 , respectively. Then person $A$ and person $B$ are probably more similar to each other than person $B$ and person C, but because of the way in which the ages are partitioned, $B$ is classified as closer to $C$ than to A. In fact, binning can increase Type I errors (false positive) and Type II errors (false negative), as discussed in this blog post (along with some alternatives to binning):
https://medium.com/@peterflom/why-binning-continuous-data-is-almostalways-a-mistake-ad0b3ald141f.

As another example, using quartiles is even more coarse-grained than the earlier age-related binning example. The issue with binning pertains to the consequences of classifying people in different bins, even though they are in close proximity to each other. For instance, some people struggle financially because they earn a meager wage, and they are disqualified from financial assistance because their salary is higher than the cutoff point for receiving any assistance.

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Scaling Numeric Data via Normalization

A range of values can vary significantly, and it’s important to note that they often need to be scaled to a smaller range, such as values in the range $[-1,1]$ or $[0,1]$, which you can do via the tanh function or the sigmoid function, respectively.

For example, measuring a person’s height in terms of meters involves a range of values between $0.50$ meters and $2.5$ meters (in the vast majority of cases), whereas measuring height in terms of centimeters ranges between 50 centimeters and 250 centimeters: these two units differ by a factor of 100 . A person’s weight in kilograms generally varies between 5 kilograms and 200 kilograms, whereas measuring weight in grams differs by a factor of 1,000 . Distances between objects can be measured in meters or in kilometers, which also differ by a factor of 1,000 .

In general, use units of measure so that the data values in multiple features belong to a similar range of values. In fact, some machine learning algorithms require scaled data, often in the range of $[0,1]$ or $[-1,1]$. In addition to the tanh and sigmoid function, there are other techniques for scaling data, such as standardizing data (think Gaussian distribution) and normalizing data (linearly scaled so that the new range of values is in $[0,1]$ ).

The following examples involve a floating point variable $x$ with different ranges of values that will be scaled so that the new values are in the interval $[0,1]$.

  • Example 1: If the values of $x$ are in the range $[0,2]$, then $x / 2$ is in the range $[0,1]$.
  • Example 2: If the values of $x$ are in the range $[3,6]$, then $x-3$ is in the range $[0,3]$, and $(x-3) / 3$ is in the range $[0,1]$.
  • Example 3: If the values of $x$ are in the range $[-10,20]$, then $x+10$ is in the range $[0,30]$, and $(x+10) / 30$ is in the range of $[0,1]$.
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NLP代考

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Discrete Data Versus Continuous Data

作为一个简单的经验法则:离散数据是一组可以计数的值,而必须测量连续数据。离散数据可以合理地放入值的下拉列表中,但没有确切的值可以做出这样的决定。一个人可能认为 500 个值的列表是离散的,而另一个人可能认为它是连续的。

例如,加拿大的省列表和美国的州列表是离散数据值,但对于世界上的国家数量(大约 200 个)或世界上的语言数量(超过 7,000) ?

温度、湿度和大气压力的值被认为是连续的。货币也被视为连续的,即使两个连续值之间存在可测量的差异。最小的

美元的货币单位是一便士,即1/100千分之一美元(基于会计的测量使用“mil”,即1/1,000一美元)。
连续数据类型可能有细微的差别。例如,200 厘米高的人是 100 厘米高的人的两倍;100 公斤对 50 公斤也是如此。但是,温度不同:80 华氏度不是 40 华氏度的两倍。

此外,请记住,数学中“连续”一词的含义不一定与机器学习中的连续相同。在前者中,连续变量(假设在 2D 欧几里得平面中)可以有无数个值。数据集中的特征值可能超过下拉列表中合理显示的值,被视为连续变量。

例如,股票价格的价值是离散的:它们必须至少相差一美分(或其他一些最小的货币单位),也就是说,说股票价格变化百万分之一美分是没有意义的。然而,由于有很多可能的股票值,它被视为一个连续变量。同样的评论适用于汽车里程、环境温度和大气压力。

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|“Binning” Continuous Data

分箱是指将一组值细分为多个区间,然后将同一区间中的所有数字视为具有相同的值。

举个简单的例子,假设数据集中的一个特征包含数据集中人的年龄。值的范围大约在 0 到 120 之间,我们可以将它们分成 12 个相等的间隔,其中每个包含 10 个值:0 到 9,10 到 19,20 到 29 等等。

但是,如前一段所述划分人们的年龄值可能会出现问题。假设人 A、人 B 和人 C 分别是 29,30 和 39 。那么人一个和人乙可能比人更相似乙和 C 人,但由于时代划分的方式,乙被归类为更接近C比 A。事实上,分箱会增加 I 型错误(误报)和 II 型错误(误报),如本博文中所述(以及分箱的一些替代方案):
https ://medium.com/@ peterflom/why-binning-continuous-data-is-almost always-a-mistake-ad0b3ald141f。

作为另一个示例,使用四分位数甚至比早期的与年龄相关的分箱示例更粗粒度。分箱的问题与将人分类在不同的箱中的后果有关,即使他们彼此非常接近。例如,有些人因为工资微薄而陷入财务困境,他们因工资高于接受任何援助的临界点而被取消获得经济援助的资格。

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Scaling Numeric Data via Normalization

值的范围可能会有很大的不同,需要注意的是,它们通常需要缩放到更小的范围,例如范围内的值[−1,1]或者[0,1],您可以分别通过 tanh 函数或 sigmoid 函数来完成。

例如,以米为单位测量一个人的身高涉及到以下值的范围:0.50米和2.5米(在绝大多数情况下),而以厘米为单位的高度测量范围在 50 厘米和 250 厘米之间:这两个单位相差 100 倍。一个人的公斤体重通常在 5 公斤到 200 公斤之间变化,而以克为单位的体重则相差 1,000 倍。物体之间的距离可以以米或公里为单位测量,它们也相差 1,000 倍。

通常,使用度量单位,以便多个要素中的数据值属于相似的值范围。事实上,一些机器学习算法需要缩放数据,通常在[0,1]或者[−1,1]. 除了 tanh 和 sigmoid 函数之外,还有其他用于缩放数据的技术,例如标准化数据(想想高斯分布)和标准化数据(线性缩放,以便新的值范围在[0,1] ).

以下示例涉及浮点变量X具有不同范围的值,这些值将被缩放,以便新值在区间内[0,1].

  • 示例 1:如果X在范围内[0,2], 然后X/2在范围内[0,1].
  • 示例 2:如果X在范围内[3,6], 然后X−3在范围内[0,3], 和(X−3)/3在范围内[0,1].
  • 示例 3:如果X在范围内[−10,20], 然后X+10在范围内[0,30], 和(X+10)/30是在范围内[0,1].
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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。

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