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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|Scaling Numeric Data via Standardization
The standardization technique involves finding the mean mu and the standard deviation sigma, and then mapping each $x i$ value to (xi-mu)/sigma. Recall the following formulas:
$\mathrm{mu}=[\operatorname{SUM}(\mathrm{x})] / \mathrm{n}$
$\operatorname{variance}(\mathrm{x})=[$ SUM $(\mathrm{x}-\mathrm{xbar}) *(\mathrm{x}-\mathrm{xbar})] / \mathrm{n}$
sigma $=\operatorname{sqrt}($ variance $)$
As a simple illustration of standardization, suppose that the random variable $x$ has the values ${-1,0,1}$. Then $m u$ and sigma are calculated as follows:
mu $\quad=($ SUM $x i) / n=(-1+0+1) / 3=0$
variance $=\left[\mathrm{SUM}(\mathrm{xi}-\mathrm{mu})^{\wedge} 2\right] / \mathrm{n}$
$=\left[(-1-0)^{\wedge} 2+(0-0)^{\wedge} 2+(1-0)^{\wedge} 2\right] / 3$
$=2 / 3$
sigma $=\operatorname{sqrt}(2 / 3)=0.816$ (approximate value)
Hence, the standardization of ${-1,0,1}$ is ${-1 / 0.816,0 / 0.816$,
$1 / 0.816}$, which in turn equals the set of values ${-1.2254,0,1.2254}$.
As another example, suppose that the random variable $x$ has the values
${-6,0,6}$. Then mu and sigma are calculated as follows:
$m u=(\mathrm{SUM} \mathrm{xi}) / \mathrm{n}=(-6+0+6) / 3=0$
variance $=\left[S U M(x i-m u)^{\wedge} 2\right] / \mathrm{n}$
$=\left[(-6-0)^{\wedge} 2+(0-0)^{\wedge} 2+(6-0)^{\wedge} 2\right] / 3$
$=72 / 3$
$=24$
sigma $=\operatorname{sqrt}(24)=4.899$ (approximate value)
Hence, the standardization of ${-6,0,6}$ is ${-6 / 4.899,0 / 4.899$, $6 / 4.899}$, which in turn equals the set of values ${-1.2247,0,1.2247}$.
In the preceding two examples, the mean equals 0 in both cases, but the variance and standard deviation are significantly different. The normalization of a set of values always produces a set of numbers between 0 and 1 .
However, the standardization of a set of values can generate numbers that are less than $-1$ and greater than 1 ; this will occur when sigma is less than the minimum value of every term $|\mathrm{mu}-\mathrm{xi}|$, where the latter is the absolute value of the difference between mu and each xi value. In the preceding example, the minimum difference equals 1 , whereas sigma is $0.816$, and therefore the largest standardized value is greater than $1 .$
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|What to Look for in Categorical Data
This section contains various suggestions for handling inconsistent data values, and you can determine which ones to adopt based on any additional factors that are relevant to your particular task. For example, consider dropping columns that have very low cardinality (equal to or close to 1), as well as numeric columns with zero or very low variance.
Next, check the contents of categorical columns for inconsistent spellings or errors. A good example pertains to the gender category, which can consist of a combination of the following values:
male
Male
female
Female
$\mathrm{m}$
f
$M$
$\mathrm{F}$
The preceding categorical values for gender can be replaced with two categorical values (unless you have a valid reason to retain some of the other values). Moreover, if you are training a model whose analysis involves a single gender, then you need to determine which rows (if any) of a dataset must be excluded. Also check categorical data columns for redundant or missing white spaces.
Check for data values that have multiple data types, such as a numerical column with numbers as numerals and some numbers as strings or objects.
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Mapping Categorical Data to Numeric Values
Character data is often called categorical data, examples of which include people’s names, home or work addresses, and email addresses. Many types of categorical data involve short lists of values. For example, the days of the week and the months in a year involve seven and twelve distinct values, respectively. Notice that the days of the week have a relationship: For example, each day has a previous day and a next day. However, the colors of an automobile are independent of each other: the color red is not “better” or “worse” than the color blue.
There are several well-known techniques for mapping categorical values to a set of numeric values. A simple example where you need to perform this conversion involves the gender feature in the Titanic dataset. This feature is one of the relevant features for training a machine learning model. The gender feature has ${\mathbf{M}, \mathrm{F}}$ as its set of possible values. As you will see later in this chapter, Pandas makes it very easy to convert the set of values ${M, F}$ to the set of values ${0,1}$.
Another mapping technique involves mapping a set of categorical values to a set of consecutive integer values. For example, the set {Red, Green, Blue} can be mapped to the set of integers $[0,1,2}$. The set ${$ Male, Female $}$ can be mapped to the set of integers ${0,1}$. The days of the week can be mapped to ${0,1,2,3,4,5,6}$. Note that the first day of the week depends on the country: In some cases it’s Sunday, and in other cases it’s Monday.
Another technique is called one-hot encoding, which converts each value to a vector (check Wikipedia if you need a refresher regarding vectors). Thus, {Male, Female} can be represented by the vectors $[1,0]$ and $[0,1]$, and the colors {Red, Green, Blue} can be represented by the vectors $[1,0,0]$, $[0,1,0]$, and $[0,0,1]$. If you vertically “line up” the two vectors for gender, they form a $2 \times 2$ identity matrix, and doing the same for the colors will form a $3 \times 3$ identity matrix.
If you vertically “line up” the two vectors for gender, they form a $2 \times 2$ identity matrix, and doing the same for the colors will form a $3 \times 3$ identity matrix, as shown here:
$$
[1,0,0]
$$
$[0,1,0]$
$[0,0,1]$
NLP代考
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Scaling Numeric Data via Standardization
标准化技术涉及找到均值 mu 和标准差 sigma，然后映射每个X一世值为 (xi-mu)/sigma。回忆以下公式：
米在=[和(X)]/n
方差(X)=[和(X−Xb一个r)∗(X−Xb一个r)]/n
西格玛=平方(方差)
作为标准化的简单说明，假设随机变量X有价值观−1,0,1. 然后米在和 sigma 的计算如下：
mu=(和X一世)/n=(−1+0+1)/3=0
方差=[小号在米(X一世−米在)∧2]/n
=[(−1−0)∧2+(0−0)∧2+(1−0)∧2]/3
=2/3
西格玛=平方(2/3)=0.816（近似值）
因此，标准化−1,0,1是−1/0.816,0/0.816$,$1/0.816, 这又等于一组值−1.2254,0,1.2254.
再举一个例子，假设随机变量X有价值观
−6,0,6. 然后 mu 和 sigma 计算如下：
米在=(小号在米X一世)/n=(−6+0+6)/3=0
方差=[小号在米(X一世−米在)∧2]/n
=[(−6−0)∧2+(0−0)∧2+(6−0)∧2]/3
=72/3
=24
西格玛=平方(24)=4.899（近似值）
因此，标准化−6,0,6是−6/4.899,0/4.899$,$6/4.899, 这又等于一组值−1.2247,0,1.2247.
在前面的两个示例中，均值在这两种情况下都等于 0，但方差和标准差显着不同。一组值的标准化总是产生一组介于 0 和 1 之间的数字。
但是，一组值的标准化可以生成小于−1并且大于 1 ；当 sigma 小于每一项的最小值时会发生这种情况|米在−X一世|，其中后者是 mu 和每个 xi 值之间的差的绝对值。在前面的示例中，最小差值等于 1 ，而 sigma 是0.816，因此最大的标准化值大于1.
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|What to Look for in Categorical Data
本节包含处理不一致数据值的各种建议，您可以根据与您的特定任务相关的任何其他因素来确定采用哪些建议。例如，考虑删除基数非常低（等于或接近 1）的列，以及方差为零或非常低的数值列。
接下来，检查分类列的内容是否存在拼写不一致或错误。一个很好的例子与性别类别有关，它可以由以下值的组合组成：
男性
男性
女性
女性
米
F
米
F
前面的性别分类值可以替换为两个分类值（除非您有正当理由保留其他一些值）。此外，如果您正在训练一个分析涉及单一性别的模型，那么您需要确定必须排除数据集的哪些行（如果有）。还要检查分类数据列是否有多余或缺失的空格。
检查具有多种数据类型的数据值，例如将数字作为数字和一些数字作为字符串或对象的数字列。
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Mapping Categorical Data to Numeric Values
字符数据通常称为分类数据，其示例包括人名、家庭或工作地址以及电子邮件地址。许多类型的分类数据都涉及简短的值列表。例如，一周中的几天和一年中的月份分别涉及七个和十二个不同的值。请注意，一周中的天是有关系的：例如，每一天都有前一天和后一天。然而，汽车的颜色是相互独立的：红色并不比蓝色“好”或“差”。
有几种众所周知的技术可以将分类值映射到一组数值。需要执行此转换的一个简单示例涉及 Titanic 数据集中的性别特征。此功能是训练机器学习模型的相关功能之一。性别特征有米,F作为它的一组可能值。正如您将在本章后面看到的那样，Pandas 使转换一组值变得非常容易米,F到一组值0,1.
另一种映射技术涉及将一组分类值映射到一组连续整数值。例如，集合 {Red, Green, Blue} 可以映射到整数集合[0,1,2}[0,1,2}. 套装$米一个l和,F和米一个l和$可以映射到整数集0,1. 星期几可以映射到0,1,2,3,4,5,6. 请注意，一周的第一天取决于国家/地区：在某些情况下是星期日，在其他情况下是星期一。
另一种技术称为单热编码，它将每个值转换为向量（如果您需要有关向量的复习，请查看 Wikipedia）。因此，{Male, Female} 可以由向量表示[1,0]和[0,1], 颜色 {Red, Green, Blue} 可以用向量表示[1,0,0], [0,1,0]， 和[0,0,1]. 如果你垂直“排列”这两个性别向量，它们会形成一个2×2单位矩阵，对颜色做同样的事情会形成一个3×3单位矩阵。
如果你垂直“排列”这两个性别向量，它们会形成一个2×2单位矩阵，对颜色做同样的事情会形成一个3×3单位矩阵，如下所示：
[1,0,0]
[0,1,0]
[0,0,1]
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
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。