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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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- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
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机器学习代写|tensorflow代写|Representing tensors
Now that you know how to import TensorFlow into a Python source file, let’s start using it! As discussed in chapter 1, a convenient way to describe an object in the real world is to list its properties or features. You can describe a car, for example, by its color, model, engine type, mileage, and so on. An ordered list of features is called a feature vector, and that’s exactly what you’ll represent in TensorFlow code.
Feature vectors are among the most useful devices in machine learning because of their simplicity; they’re lists of numbers. Each data item typically consists of a feature vector, and a good dataset has hundreds, if not thousands, of feature vectors. No doubt you’ll often deal with more than one vector at a time. A matrix concisely represents a list of vectors, in which each column of a matrix is a feature vector.
The syntax to represent matrices in TensorFlow is a vector of vectors, all of the same length. Figure $2.1$ is an example of a matrix with two rows and three columns, such as $[[1,2,3],[4,5,6]]$. Notice that this vector contains two elements and that each element corresponds to a row of the matrix.
The first variable $(\mathrm{m} 1)$ is a list, the second variable $(\mathrm{m} 2)$ is an ndarray from the NumPy library, and the last variable $(\mathrm{m} 3)$ is TensorFlow’s constant Tensor object, which you initialize by using $t f$. constant. None of the three ways to specify a matrix is necessarily better than any another, but each way does give you a raw set of list values (m1), a typed NumPy object (m2), or an initialized data flow operation: a tensor (m3).
All operators in TensorFlow, such as negative, are designed to operate on tensor objects. A convenient function you can sprinkle anywhere to make sure that you’re dealing with tensors as opposed to the other types is tf.convert_to_tensor $(\ldots)$. Most functions in the TensorFlow library already perform this function (redundantly), even if you forget to do so. Using tf.convert_to_tensor (…) is optional, but we show it here because it helps demystify the implicit type system being handled across the library and overall as part of the Python programming language. Listing $2.3$ outputs the following three times:TIP To make copying and pasting easier, you can find the code listings on the book’s GitHub site: https:// github.com/chrismattmann/MLwithTensorFlow2ed. You will also find a fully functional Docker image that you can use with all the data, and code and libraries to run the examples in the book. Install it, using docker pull chrismattmann/mitf2, and see the appendix for more details.
Let’s take another look at defining tensors in code. After importing the TensorFlow library, you can use the $t f$. constant operator as follows. Listing $2.3$ shows a couple of tensors of various dimensions.
机器学习代写|tensorflow代写|Creating operators
Now that you have a few starting tensors ready to be used, you can apply more interesting operators, such as addition and multiplication. Consider each row of a matrix representing the transaction of money to (positive value) and from (negative value) another person. Negating the matrix is a way to represent the transaction history of the other person’s flow of money. Let’s start simple and run a negation op (short for operation) on the
$\mathrm{m} 1$ tensor from listing $2.3$. Negating a matrix turns the positive numbers into negative numbers of the same magnitude, and vice versa.
Negation is one of the simplest operations. As shown in listing 2.4, negation takes only one tensor as input and produces a tensor with every element negated. Try running the code. If you master defining negation, you can generalize that skill for use in all other TensorFlow operations.
NOTE Defining an operation, such as negation, is different from running it. So far, you’ve defined how operations should behave. In section 2.4, you’ll evaluate (or run) them to compute their values.
机器学习代写|tensorflow代写|Executing operators within sessions
A session is an environment of a software system that describes how the lines of code should run. In TensorFlow, a session sets up how the hardware devices (such as CPU and GPU) talk to one another. That way, you can design your machine-learning algorithm without worrying about micromanaging the hardware on which it runs. Later, you can configure the session to change its behavior without changing a line of the machine-learning code.
To execute an operation and retrieve its calculated value, TensorFlow requires a session. Only a registered session may fill the values of a Tensor object. To do so, you must create a session class by using $t f$. Session () and tell it to run an operator, as shown in listing $2.5$. The result will be a value you can use for further computations later.Congratulations! You’ve written your first full TensorFlow code. Although all that this code does is negate a matrix to produce $[[-1,-2]]$, the core overhead and framework are the same as everything else in TensorFlow. A session not only configures where your code will be computed on your machine, but also crafts how the computation will be laid out to parallelize computation.
Every Tensor object has an eval () function to evaluate the mathematical operations that define its value. But the eval () function requires defining a session object for the library to understand how to best use the underlying hardware. In listing $2.5$, we used sess.run (…), which is equivalent to invoking the Tensor’s eval () function in the context of the session.
When you’re running TensorFlow code through an interactive environment (for debugging or presentation purposes or when using Jupyter, as described later in the chapter), it’s often easier to create the session in interactive mode, in which the session is implicitly part of any call to eval (). That way, the session variable doesn’t need to be passed around throughout the code, making it easier to focus on the relevant parts of the algorithm, as shown in listing 2.6.
tensorflow代考
机器学习代写|tensorflow代写|Representing tensors
现在您已经知道如何将 TensorFlow 导入 Python 源文件，让我们开始使用它吧！如第 1 章所述，描述现实世界中对象的一种方便方法是列出其属性或特征。例如，您可以通过颜色、型号、发动机类型、里程等来描述汽车。特征的有序列表称为特征向量，这正是您将在 TensorFlow 代码中表示的内容。
特征向量是机器学习中最有用的设备之一，因为它们很简单；它们是数字列表。每个数据项通常由一个特征向量组成，一个好的数据集有成百上千个特征向量。毫无疑问，您经常会一次处理多个向量。矩阵简洁地表示向量列表，其中矩阵的每一列都是一个特征向量。
在 TensorFlow 中表示矩阵的语法是向量的向量，所有向量的长度都相同。数字2.1是具有两行三列的矩阵的示例，例如[[1,2,3],[4,5,6]]. 请注意，此向量包含两个元素，并且每个元素对应于矩阵的一行。
第一个变量(米1)是一个列表，第二个变量(米2)是 NumPy 库中的一个 ndarray，最后一个变量(米3)是 TensorFlow 的常量 Tensor 对象，您可以使用它来初始化它吨F. 持续的。指定矩阵的三种方法都不一定比另一种更好，但每种方法都为您提供了一组原始列表值 (m1)、一个类型化的 NumPy 对象 (m2) 或一个初始化的数据流操作：张量 (立方米）。
TensorFlow 中的所有算子，例如负数，都是为了对张量对象进行操作而设计的。tf.convert_to_tensor 是一个方便的函数，您可以在任何地方使用以确保您处理的是张量而不是其他类型(…). TensorFlow 库中的大多数函数已经（冗余地）执行此函数，即使您忘记这样做。使用 tf.convert_to_tensor (…) 是可选的，但我们在这里展示它是因为它有助于揭开整个库以及作为 Python 编程语言的一部分处理的隐式类型系统的神秘面纱。清单2.3输出如下 3 次：TIP 为了让复制和粘贴更容易，你可以在本书的 GitHub 网站上找到代码清单：https://github.com/chrismatmann/MLwithTensorFlow2ed。您还将找到一个功能齐全的 Docker 镜像，您可以使用它与所有数据、代码和库一起运行本书中的示例。使用 docker pull chrismatmann/mitf2 安装它，有关详细信息，请参阅附录。
让我们再看一下在代码中定义张量。导入 TensorFlow 库后，您可以使用吨F. 常量运算符如下。清单2.3显示了几个不同维度的张量。
机器学习代写|tensorflow代写|Creating operators
现在您已经准备好使用一些起始张量，您可以应用更多有趣的运算符，例如加法和乘法。考虑一个矩阵的每一行，表示货币与（正值）和来自（负值）另一个人的交易。对矩阵求反是表示对方资金流向的交易历史的一种方式。让我们从简单开始，在
米1列表中的张量2.3. 对矩阵求反会将正数转换为相同大小的负数，反之亦然。
求反是最简单的操作之一。如清单 2.4 所示，否定只接受一个张量作为输入，并产生一个每个元素都取反的张量。尝试运行代码。如果您掌握了定义否定，您可以推广该技能以用于所有其他 TensorFlow 操作。
注意 定义一个操作，例如否定，不同于运行它。到目前为止，您已经定义了操作的行为方式。在 2.4 节中，您将评估（或运行）它们以计算它们的值。
机器学习代写|tensorflow代写|Executing operators within sessions
会话是描述代码行应该如何运行的软件系统环境。在 TensorFlow 中，会话设置硬件设备（例如 CPU 和 GPU）如何相互通信。这样，您就可以设计您的机器学习算法，而不必担心对其运行的硬件进行微观管理。稍后，您可以配置会话以更改其行为，而无需更改机器学习代码行。
要执行操作并检索其计算值，TensorFlow 需要一个会话。只有注册的会话可以填充张量对象的值。为此，您必须使用创建会话类吨F. Session() 并告诉它运行一个操作符，如清单所示2.5. 结果将是您以后可以用于进一步计算的值。恭喜！您已经编写了第一个完整的 TensorFlow 代码。尽管这段代码所做的只是对要产生的矩阵求反[[−1,−2]]，核心开销和框架与 TensorFlow 中的其他所有内容相同。会话不仅配置您的代码将在您的机器上计算的位置，而且还精心设计计算将如何布局以并行化计算。
每个张量对象都有一个 eval () 函数来评估定义其值的数学运算。但是 eval() 函数需要为库定义一个会话对象，以了解如何最好地使用底层硬件。在上市2.5，我们使用了sess.run(…)，相当于在session的上下文中调用了Tensor的eval()函数。
当您通过交互式环境运行 TensorFlow 代码时（出于调试或演示目的或使用 Jupyter，如本章后面所述），在交互模式下创建会话通常更容易，其中会话隐含地是任何调用 eval()。这样，会话变量就不需要在整个代码中传递，从而更容易专注于算法的相关部分，如清单 2.6 所示。
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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。