机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|WHAT IS IMBALANCED CLASSIFICATION

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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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  • 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 IS IMBALANCED CLASSIFICATION

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|WHAT IS IMBALANCED CLASSIFICATION

Imbalanced classification involves datasets with imbalanced classes. For example, suppose that class A has $99 \%$ of the data and class B has $1 \%$. Which classification algorithm would you use? Unfortunately, classification algorithms

don’t work well with this type of imbalanced dataset. Here is a list of several well-known techniques for handling imbalanced datasets:

  • Random resampling rebalances the class distribution.
  • Random oversampling duplicates data in the minority class.
  • Random undersampling deletes examples from the majority class.
  • SMOTE
    Random resampling transforms the training dataset into a new dataset, which is effective for imbalanced classification problems.

The random undersampling technique removes samples from the dataset, and involves the following:

  • randomly remove samples from majority class
  • can be performed with or without replacement
  • alleviates imbalance in the dataset
  • may increase the variance of the classifier
  • may discard useful or important samples
    However, random undersampling does not work well with a dataset that has a $99 \% / 1 \%$ split into two classes. Moreover, undersampling can result in losing information that is useful for a model.

Instead of random undersampling, another approach involves generating new samples from a minority class. The first technique involves oversampling examples in the minority class and duplicate examples from the minority class.
There is another technique that is better than the preceding technique, which involves the following:

  • synthesize new examples from minority class
  • a type of data augmentation for tabular data
  • this technique can be very effective
  • generate new samples from minority class
    Another well-known technique is called SMOTE, which involves data augmentation (i.e., synthesizing new data samples) well before you use a classification algorithm. SMOTE was initially developed by means of the kNN algorithm (other options are available), and it can be an effective technique for handling imbalanced classes.

Yet another option to consider is the Python package imbal anced-learn in the scikit-learn-contrib project. This project provides various re-sampling techniques for datasets that exhibit class imbalance. More details are available online:
https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn.

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|WHAT IS SMOTE

SMOTE is a technique for synthesizing new samples for a dataset. This technique is based on linear interpolation:

  • Step 1: Select samples that are close in the feature space.
  • Step 2: Draw a line between the samples in the feature space.
  • Step 3: Draw a new sample at a point along that line.
    A more detailed explanation of the SMOTE algorithm is as follows:
  • Select a random sample “a” from the minority class.
  • Find $\mathrm{k}$ nearest neighbors for that example.
  • Select a random neighbor “b” from the nearest neighbors.
  • Create a line “L” that connects “a” and “b.”
  • Randomly select one or more points “c” on line L.
    If need be, you can repeat this process for the other $(\mathrm{k}-1)$ nearest neighbors to distribute the synthetic values more evenly among the nearest neighbors.

The initial SMOTE algorithm is based on the kNN classification algorithm, which has been extended in various ways, such as replacing $\mathrm{kNN}$ with SVM. A list of SMOTE extensions is shown as follows:

  • selective synthetic sample generation
  • Borderline-SMOTE (kNN)
  • Borderline-SMOTE (SVM)
  • Adaptive Synthetic Sampling (ADASYN)

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|ANALYZING CLASSIFIERS

This section is marked “optional” because its contents pertain to machine learning classifiers, which are not the focus of this book. However, it’s still worthwhile to glance through the material, or perhaps return to this section after you have a basic understanding of machine learning classifiers.

Several well-known techniques are available for analyzing the quality of machine learning classifiers. Two techniques are LIME and ANOVA, both of which are discussed in the following subsections.

LIME is an acronym for Local Interpretable Model-Agnostic Explanations. LIME is a model-agnostic technique that can be used with machine learning models. In LIME, you make small random changes to data samples and then observe the manner in which predictions change (or not). The approach involves changing the output (slightly) and then observing what happens to the output.

By way of analogy, consider food inspectors who test for bacteria in truckloads of perishable food. Clearly, it’s infeasible to test every food item in a truck (or a train car), so inspectors perform “spot checks” that involve testing randomly selected items. In an analogous fashion, LIME makes small changes to input data in random locations and then analyzes the changes in the associated output values.

However, there are two caveats to keep in mind when you use LIME with input data for a given model:

  1. The actual changes to input values are model-specific.
  2. This technique works on input that is interpretable.
    Examples of interpretable input include machine learning classifiers (such as trees and random forests) and NLP techniques such as BoW (Bag of Words). Non-interpretable input involves “dense” data, such as a word embedding (which is a vector of floating point numbers).

You could also substitute your model with another model that involves interpretable data, but then you need to evaluate how accurate the approximation is to the original model.

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|WHAT IS IMBALANCED CLASSIFICATION

NLP代考

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|WHAT IS IMBALANCED CLASSIFICATION

不平衡分类涉及具有不平衡类的数据集。例如,假设 A 类有99%的数据和 B 类有1%. 你会使用哪种分类算法?不幸的是,分类算法

不适用于这种类型的不平衡数据集。以下是处理不平衡数据集的几种著名技术的列表:

  • 随机重采样重新平衡类分布。
  • 随机过采样会复制少数类中的数据。
  • 随机欠采样从多数类中删除示例。
  • SMOTE
    随机重采样将训练数据集转换为新的数据集,这对于不平衡的分类问题是有效的。

随机欠采样技术从数据集中删除样本,并涉及以下内容:

  • 从多数类中随机删除样本
  • 可以在有或没有更换的情况下进行
  • 减轻数据集中的不平衡
  • 可能会增加分类器的方差
  • 可能会丢弃有用或重要的样本
    但是,随机欠采样不适用于具有99%/1%分为两类。此外,欠采样会导致丢失对模型有用的信息。

另一种方法不是随机欠采样,而是从少数类中生成新样本。第一种技术涉及对少数类中的示例进行过采样,并从少数类中复制示例。
还有另一种技术比前面的技术更好,它涉及以下内容:

  • 从少数类中合成新的例子
  • 表格数据的一种数据扩充
  • 这种技术非常有效
  • 从少数类生成新样本
    另一种众所周知的技术称为 SMOTE,它在使用分类算法之前就涉及数据增强(即合成新数据样本)。SMOTE 最初是通过 kNN 算法(其他选项可用)开发的,它可以成为处理不平衡类的有效技术。

另一个需要考虑的选项是 scikit-learn-contrib 项目中的 Python 包 imbal anced-learn。该项目为表现出类不平衡的数据集提供了各种重新采样技术。更多详细信息可在线获取:
https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn。

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|WHAT IS SMOTE

SMOTE 是一种为数据集合成新样本的技术。该技术基于线性插值:

  • 步骤 1:选择特征空间中相近的样本。
  • 第 2 步:在特征空间中的样本之间画一条线。
  • 第 3 步:在沿该线的一点绘制一个新样本。
    SMOTE算法更详细的解释如下:
  • 从少数类中选择一个随机样本“a”。
  • 寻找ķ该示例的最近邻居。
  • 从最近的邻居中选择一个随机邻居“b”。
  • 创建一条连接“a”和“b”的线“L”。
  • 在L线上随机选择一个或多个点“c”。
    如果需要,您可以对另一个重复此过程(ķ−1)最近的邻居在最近的邻居之间更均匀地分配合成值。

最初的 SMOTE 算法是基于 kNN 分类算法,经过各种方式扩展,例如替换ķññ与支持向量机。SMOTE 扩展列表如下所示:

  • 选择性合成样品生成
  • 边界-SMOTE (kNN)
  • 边界-SMOTE (SVM)
  • 自适应合成采样 (ADASYN)

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|ANALYZING CLASSIFIERS

这部分被标记为“可选”,因为它的内容与机器学习分类器有关,这不是本书的重点。但是,仍然值得浏览一下材料,或者在您对机器学习分类器有基本了解后返回本节。

几种众所周知的技术可用于分析机器学习分类器的质量。两种技术是 LIME 和 ANOVA,这两种技术都将在以下小节中讨论。

LIME 是 Local Interpretable Model-Agnostic Explanations 的首字母缩写词。LIME 是一种与模型无关的技术,可与机器学习模型一起使用。在 LIME 中,您对数据样本进行小的随机更改,然后观察预测更改(或不更改)的方式。该方法涉及(稍微)更改输出,然后观察输出发生了什么。

以类比的方式,考虑食品检查员在卡车装载的易腐食品中检测细菌。显然,对卡车(或火车车厢)中的每一种食品进行检测是不可行的,因此检查员会进行“抽查”,包括对随机选择的食品进行检测。以类似的方式,LIME 对随机位置的输入数据进行微小更改,然后分析相关输出值的变化。

但是,当您将 LIME 与给定模型的输入数据一起使用时,需要牢记两个注意事项:

  1. 输入值的实际变化是特定于模型的。
  2. 这种技术适用于可解释的输入。
    可解释输入的示例包括机器学习分类器(例如树和随机森林)和 NLP 技术,例如 BoW(词袋)。不可解释的输入涉及“密集”数据,例如词嵌入(它是浮点数的向量)。

您也可以用另一个涉及可解释数据的模型替换您的模型,但随后您需要评估该近似值对原始模型的准确程度。

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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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