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TensorFlow是一个用于机器学习和人工智能的免费和开源的软件库。它可以用于一系列的任务，但特别关注深度神经网络的训练和推理。
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- 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|tensorflow代写|A machine-learning odyssey
Have you ever wondered whether there are limits to what computer programs can solve? Nowadays, computers appear to do a lot more than unravel mathematical equations. In the past half-century, programming has become the ultimate tool for automating tasks and saving time. But how much can we automate, and how do we go about doing so?
Can a computer observe a photograph and say, “Aha-I see a lovely couple walking over a bridge under an umbrella in the rain”? Can software make medical decisions as accurately as trained professionals can? Can software make better predictions about stock market performance than humans could? The achievements of the past decade hint that the answer to all these questions is a resounding yes and that the implementations appear to have a common strategy.
Recent theoretical advances coupled with newly available technologies have enabled anyone with access to a computer to attempt their own approach to solving these incredibly hard problems. (Okay, not just anyone, but that’s why you’re reading this book, right?)
A programmer no longer needs to know the intricate details of a problem to solve it. Consider converting speech to text. A traditional approach may involve understanding the biological structure of human vocal cords to decipher utterances by using many hand-designed, domain-specific, ungeneralizable pieces of code. Nowadays, it’s possible to write code that looks at many examples and figures out how to solve the problem, given enough time and examples.
Take another example: identifying the sentiment of text in a book or a tweet as positive or negative. Or you may want to identify the text even more granularly, such as text that implies the writer’s likes or loves, things that they hate or is angry or sad about. Past approaches to performing this task were limited to scanning the text in question, looking for harsh words such as ugly, stupid, and miserable to indicate anger or sadness, or punctuation such as exclamation marks, which could mean happy or angry but not exactly in-between.
Algorithms learn from data, similar to the way that humans learn from experience. Humans learn by reading books, observing situations, studying in school, exchanging conversations, and browsing websites, among other means. How can a machine possibly develop a brain capable of learning? There’s no definitive answer, but world-class researchers have developed intelligent programs from different angles. Among the implementations, scholars have noticed recurring patterns in solving these kinds of problems that led to a standardized field that we today label machine learning (ML).
As the study of ML has matured, the tools for performing machine learning have become more standardized, robust, high-performing, and scalable. This is where TensorFlow comes in. This software library has an intuitive interface that lets programmers dive into using complex ML ideas.
机器学习代写|tensorflow代写|Machine-learning fundamentals
Have you ever tried to explain to someone how to swim? Describing the rhythmic joint movements and fluid patterns is overwhelming in its complexity. Similarly, some software problems are too complicated for us to easily wrap our minds around. For this task, machine learning may be the tool to use.
Handcrafting carefully tuned algorithms to get the job done was once the only way of building software. From a simplistic point of view, traditional programming assumes a deterministic output for each input. Machine learning, on the other hand, can solve a class of problems for which the input-output correspondences aren’t well understood.
Machine learning is characterized by software that learns from previous experiences. Such a computer program improves performance as more and more examples are available. The hope is that if you throw enough data at this machinery, it’ll learn patterns and produce intelligent results for newly-fed input.
Another name for machine learning is inductive learning, because the code is trying to infer structure from data alone. The process is like going on vacation in a foreign country and reading a local fashion magazine to figure out how to dress. You can develop an idea of the culture from images of people wearing local articles of clothing. You’re learning inductively.
You may never have used such an approach when programming, because inductive learning isn’t always necessary. Consider the task of determining whether the sum of two arbitrary numbers is even or odd. Sure, you can imagine training a machine-learning algorithm with millions of training examples (outlined in figure 1.1), but you certainly know that this approach would be overkill. A more direct approach can easily do the trick.
机器学习代写|tensorflow代写|Learning and inference
Suppose that you’re trying to bake desserts in an oven. If you’re new to the kitchen, it can take days to come up with both the right combination and perfect ratio of ingredients to make something that tastes great. By recording a recipe, you can remember how to repeat a dessert.
Machine learning shares the idea of recipes. Typically, we examine an algorithm in two stages: learning and inference. The objective of the learning stage is to describe the data, which is called the feature vector, and summarize it in a model. The model is our recipe. In effect, the model is a program with a couple of open interpretations, and the data helps disambiguate it.
NOTE A feature vector is a practical simplification of data. You can think of it as a sufficient summary of real-world objects in a list of attributes. The learning and inference steps rely on the feature vector instead of the data directly.
Similar to the way that recipes can be shared and used by other people, the learned model is reused by other software. The learning stage is the most time-consuming. Running an algorithm may take hours, if not days or weeks, to converge into a useful model, as you will see when you begin to build your own in chapter 3. Figure $1.4$ outlines the learning pipeline.
The inference stage uses the model to make intelligent remarks about neverbefore-seen data. This stage is like using a recipe you found online. The process of inference typically takes orders of magnitude less time than learning; inference can be fast enough to work on real-time data. Inference is all about testing the model on new data and observing performance in the process, as shown in figure $1.5$.
tensorflow代考
机器学习代写|tensorflow代写|A machine-learning odyssey
你有没有想过计算机程序可以解决的问题是否存在限制？如今，计算机似乎做的不仅仅是解开数学方程。在过去的半个世纪里，编程已经成为自动化任务和节省时间的终极工具。但是我们可以自动化多少，我们如何去做呢？
计算机能否观察一张照片并说：“啊哈——我看到一对可爱的情侣在雨中撑着伞走过一座桥”？软件能否像训练有素的专业人员一样准确地做出医疗决策？软件能否比人类更好地预测股市表现？过去十年的成就表明，所有这些问题的答案都是肯定的，而且实施似乎有一个共同的策略。
最近的理论进步加上新的可用技术使任何可以使用计算机的人都可以尝试自己的方法来解决这些令人难以置信的难题。（好吧，不只是任何人，但这就是你读这本书的原因，对吧？）
程序员不再需要知道问题的复杂细节来解决它。考虑将语音转换为文本。传统方法可能涉及理解人类声带的生物结构，通过使用许多手工设计的、特定领域的、不可概括的代码片段来破译话语。如今，只要有足够的时间和示例，就可以编写查看许多示例并弄清楚如何解决问题的代码。
再举一个例子：识别一本书或一条推文中的文本情绪是积极的还是消极的。或者您可能想要更详细地识别文本，例如暗示作者喜欢或喜欢的文本，他们讨厌或生气或悲伤的事情。过去执行此任务的方法仅限于扫描相关文本，寻找诸如丑陋、愚蠢和悲惨之类的刺耳词来表示愤怒或悲伤，或者寻找诸如感叹号之类的标点符号，这可能意味着快乐或愤怒，但不完全是-之间。
算法从数据中学习，类似于人类从经验中学习的方式。人类通过读书、观察情境、在校学习、交流对话、浏览网站等方式进行学习。机器怎么可能开发出能够学习的大脑？没有明确的答案，但世界级的研究人员已经从不同的角度开发了智能程序。在这些实现中，学者们注意到解决这类问题的反复出现的模式，这些模式导致了我们今天标记为机器学习 (ML) 的标准化领域。
随着 ML 研究的成熟，执行机器学习的工具变得更加标准化、强大、高性能和可扩展。这就是 TensorFlow 的用武之地。这个软件库有一个直观的界面，让程序员可以深入使用复杂的 ML 想法。
机器学习代写|tensorflow代写|Machine-learning fundamentals
你有没有试过向别人解释如何游泳？描述有节奏的关节运动和流体模式的复杂性是压倒性的。同样，一些软件问题太复杂了，我们无法轻易解决。对于这项任务，机器学习可能是要使用的工具。
手工精心调整算法以完成工作曾经是构建软件的唯一方法。从简单化的角度来看，传统编程假设每个输入都有一个确定性的输出。另一方面，机器学习可以解决一类输入-输出对应关系不太清楚的问题。
机器学习的特点是软件可以从以前的经验中学习。随着越来越多的示例可用，这样的计算机程序会提高性能。希望是，如果你在这台机器上投入足够的数据，它会学习模式并为新输入的输入产生智能结果。
机器学习的另一个名称是归纳学习，因为代码试图仅从数据中推断结构。这个过程就像在国外度假，阅读当地的时尚杂志来了解如何穿衣。您可以从穿着当地服装的人们的图像中发展出一种文化理念。你是在归纳学习。
您在编程时可能从未使用过这种方法，因为归纳学习并不总是必要的。考虑确定两个任意数之和是偶数还是奇数的任务。当然，您可以想象用数百万个训练示例训练一个机器学习算法（如图 1.1 所示），但您当然知道这种方法会有些矫枉过正。更直接的方法可以轻松解决问题。
机器学习代写|tensorflow代写|Learning and inference
假设您正在尝试在烤箱中烘烤甜点。如果您是厨房新手，可能需要几天时间才能想出正确的组合和完美的配料比例，才能做出美味的东西。通过记录食谱，您可以记住如何重复甜点。
机器学习分享食谱的想法。通常，我们分两个阶段检查算法：学习和推理。学习阶段的目标是描述数据，称为特征向量，并在模型中进行总结。模型是我们的秘诀。实际上，该模型是一个具有几个开放解释的程序，数据有助于消除歧义。
注意 特征向量是数据的实际简化。您可以将其视为属性列表中真实世界对象的充分总结。学习和推理步骤直接依赖于特征向量而不是数据。
类似于食谱可以被其他人共享和使用的方式，学习模型被其他软件重用。学习阶段是最耗时的。运行一个算法可能需要数小时，甚至数天或数周，才能收敛到一个有用的模型，正如您将在第 3 章中开始构建自己的模型时看到的那样。1.4概述了学习管道。
推理阶段使用该模型对从未见过的数据进行智能评论。这个阶段就像使用你在网上找到的食谱。推理过程通常比学习花费的时间少几个数量级。推理可以足够快地处理实时数据。推理就是在新数据上测试模型并观察过程中的性能，如图所示1.5.
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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。