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机器学习是人工智能（AI）和计算机科学的一个分支，主要是利用数据和算法来模仿人类的学习方式，逐步提高其准确性。
机器学习是不断增长的数据科学领域的一个重要组成部分。通过使用统计方法，算法被训练来进行分类或预测，在数据挖掘项目中发现关键的洞察力。这些洞察力随后推动了应用程序和业务的决策，最好是影响关键的增长指标。随着大数据的不断扩大和增长，市场对数据科学家的需求将增加，需要他们协助确定最相关的业务问题，随后提供数据来回答这些问题。
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- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等楖率论
- 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
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|k-means clustering
k-means clustering is one of the most popular cluster and machine learning algorithm. k-means clustering falls into the category of centroid-based algorithms. A centroid is the geometric center of a geometric plane figure. The centroid is also called barycenter. In centroidbased clustering, $n$ observations are grouped into $k$ clusters in such a way that each observation belongs to the cluster with the nearest centroid. Here, the criterion for clustering is distance. The centroid itself does not need to be an observation point. Figure $2.7$ shows k-means clustering with 3 clusters.
In k-means clustering, the number of clusters $k$ needs to be defined beforehand, which is sometimes a problem since the number of clusters might not be known beforehand. For instance, in biology, if we want to classify plants given their features, we might not know how many different types of plants there are in a given data set. Other clustering methods, such as hierarchical clustering, do not need an assumption on the number of clusters. Also, there is no absolute criterion; it has to be defined by the user in such a way that the result of the clustering will suite the aim of the analytics task at hand. Cluster analysis is often just the starting point for other purposes, for instance a pre-processing step for other algorithms.Humans and animals learn mostly from experience, not from labeled data. Humans discover the world by observing it, not by being told the label of every object. So, human learning is largely unsupervised. That is why some authors argue that unsupervised learning will become fare more important than supervised learning in the future [18].
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|Semi-supervised learning
Semi-supervised learning uses a combination of labeled and unlabeled data. It is typically used when a small amount of labeled data and a large amount of unlabeled data is present. Since semi-supervised learning still requires labeled data, it can be considered a subset of supervised learning. However, other forms of partial supervision other than classification are possible.
Data is often labeled by a data scientist, which is a laborious task and bares the risk of introducing a human bias. Bias stems from human prejudice that, in the case of labeling data, might result in the underor overrepresentation of some features in the data set. Machine learning heavily depends on the quality of the data. If the data set is biased, the result of the machine learning task will be biased. However, human bias cannot only negatively influence machine learning through data
but also through algorithms and interaction. Human bias does not need to be conscious. It can originate from ignorance, for instance, an underrepresentation of minorities in a sample population or from a lack of data that includes minorities. Generally speaking, training data should equally represent all our world.
There are many different semi-supervised training methods. Probably the earliest idea about using unlabeled data in classification is self-learning, which is also known as self-training, self-labeling, or decision-directed learning [4]. The basic idea of self-learning is to use the labeled data set to train a learning algorithm, then use the trained learner iteratively to label chunks of the unlabeled data until all data is labeled using pseudo labels. Then the trained learner is retrained using its own predictions. Self-learning bears the risk that the pseudolabeled data will have no effect on the learner or that self-labeling happens without knowing on which assumptions the self-learning is based on. The central question for using semi-supervised learning is, under which conditions does taking into consideration unlabeled data contribute to the prediction accuracy? In the worst case, the unlabeled data will deteriorate the prediction accuracy.
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考| Function approximation
Function approximation (FA) is sometimes used interchangeably with regression. Regression is a way to approximate a given data set. Function approximation can be considered a more general concept since there are many different methods to approximate data or functions. The goal of function approximation is to find a function $f$ that maps an input to an output vector. The function is selected among a defined class, e.g., quadratic functions or polynomials. For instance, equation $4.14$ is a first degree polynomial equation. Contrary to function fitting, where a curve is fitted to a set of data points, function approximation aims to find a function $f$ that approximates a target function. Given one set of samples $(x, y)$, we try to find a function $f$ :
$$
f: X \rightarrow Y
$$
where
$X=$ Input space
$Y \quad=$ Output space, number of predictions
where the input space can be multidimensional $\mathbf{X} \subseteq \mathbb{R}^{2}$, in this case $n$-dimensional. The function:
$$
f(x)=y
$$
maps $x \in X$ to $y \in Y$, where the distribution of $x$ and the function $f$ are unknown. $f$ can have some unknown properties for a space where no data points are available.
Figure $2.8$ shows an unknown function $f(x)$ and some random data points.
Function approximation is similar to regression and techniques such as interpolation, extrapolation or regression analysis can be used. Regression does essentially the same thing, create a model from a given data set. However, regression focuses more on statistical concepts, such as variance and expectation. Function approximation tries to explain the underlying data by finding a model $h(x)$ for all samples $(x, y)$, such that $h(x) \approx y$. Ideally, the model equals the underlying function $f(x)$ such
that $h(x)=f(x)$. However, there might be sub-spaces where no data points are available. To find a model, we need to measure the quality of the model. To do so, function approximation tries to minimize the prediction error. This is similar to evaluating a trained machine learning model, such as a Bayesian or a logistic regression model. An intuitive measure for the error is the mean absolute error (MAE). Given $n$ instances $(x, y)$, the model $h(x)$ can be evaluated by calculating the mean absolute error as:
$$
M A E=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}\left|y_{i}-h\left(x_{i}\right)\right|
$$
机器学习代写
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|k-means clustering
k-means 聚类是最流行的聚类和机器学习算法之一。k-means 聚类属于基于质心的算法。质心是几何平面图形的几何中心。质心也称为重心。在基于质心的聚类中，n观察被分组为到以这样一种方式进行聚类，即每个观测值都属于具有最近质心的聚类。这里，聚类的标准是距离。质心本身不需要是观察点。数字2.7显示了具有 3 个聚类的 k 均值聚类。
在 k-means 聚类中，聚类的数量到需要事先定义，这有时是个问题，因为事先可能不知道集群的数量。例如，在生物学中，如果我们想根据植物的特征对植物进行分类，我们可能不知道给定数据集中有多少种不同类型的植物。其他聚类方法，例如层次聚类，不需要对聚类数量进行假设。此外，没有绝对的标准；它必须由用户以这样一种方式定义，即聚类的结果将适合手头的分析任务的目标。聚类分析通常只是其他目的的起点，例如其他算法的预处理步骤。人类和动物主要从经验中学习，而不是从标记数据中学习。人类通过观察世界来发现世界，而不是通过被告知每个物体的标签。所以，人类学习在很大程度上是无监督的。这就是为什么一些作者认为无监督学习在未来将变得比监督学习更重要[18]。
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|Semi-supervised learning
半监督学习使用标记和未标记数据的组合。它通常在存在少量标记数据和大量未标记数据时使用。由于半监督学习仍然需要标记数据，因此可以将其视为监督学习的一个子集。然而，除分类之外的其他形式的部分监督也是可能的。
数据通常由数据科学家标记，这是一项艰巨的任务，并且存在引入人为偏见的风险。偏见源于人类的偏见，即在标记数据的情况下，可能会导致数据集中某些特征的代表性不足或过度。机器学习在很大程度上取决于数据的质量。如果数据集有偏差，机器学习任务的结果就会有偏差。然而，人为偏见不仅会通过数据对机器学习产生负面影响
而且还通过算法和交互。人类的偏见不需要有意识。它可能源于无知，例如，样本人口中少数族裔的代表性不足或缺乏包括少数族裔的数据。一般来说，训练数据应该平等地代表我们整个世界。
有许多不同的半监督训练方法。在分类中使用未标记数据的最早想法可能是自学习，也称为自训练、自标记或决策导向学习 [4]。自学习的基本思想是使用标记的数据集来训练学习算法，然后使用训练好的学习器迭代地标记未标记数据的块，直到所有数据都使用伪标签进行标记。然后使用自己的预测重新训练受过训练的学习者。自学习承担的风险是伪标记数据对学习者没有影响，或者在不知道自学习基于哪些假设的情况下发生自标记。使用半监督学习的核心问题是，在哪些条件下考虑未标记数据有助于预测准确性？在最坏的情况下，未标记的数据会降低预测精度。
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考| Function approximation
函数逼近 (FA) 有时可与回归互换使用。回归是一种逼近给定数据集的方法。函数逼近可以被认为是一个更一般的概念，因为有许多不同的方法可以逼近数据或函数。函数逼近的目标是找到一个函数F将输入映射到输出向量。该函数是在定义的类中选择的，例如二次函数或多项式。例如，方程4.14是一阶多项式方程。与将曲线拟合到一组数据点的函数拟合相反，函数逼近旨在找到一个函数F逼近一个目标函数。给定一组样本(X,是)，我们试图找到一个函数F:
F:X→是
在哪里
X=输入空间
是=
输出空间，输入空间可以是多维的预测数量X⊆R2， 在这种情况下n维。功能：
F(X)=是
地图X∈X到是∈是, 其中分布X和功能F是未知的。F对于没有可用数据点的空间，可能具有一些未知属性。
数字2.8显示未知功能F(X)和一些随机数据点。
函数逼近类似于回归，可以使用插值、外推或回归分析等技术。回归本质上做同样的事情，从给定的数据集创建一个模型。但是，回归更多地关注统计概念，例如方差和期望。函数逼近试图通过寻找模型来解释基础数据H(X)对于所有样品(X,是), 这样H(X)≈是. 理想情况下，模型等于底层函数F(X)这样的
那H(X)=F(X). 但是，可能存在没有数据点可用的子空间。要找到模型，我们需要衡量模型的质量。为此，函数逼近试图最小化预测误差。这类似于评估经过训练的机器学习模型，例如贝叶斯或逻辑回归模型。误差的直观度量是平均绝对误差 (MAE)。给定n实例(X,是)， 该模型H(X)可以通过计算平均绝对误差来评估：
米一种和=1n∑一世=1n|是一世−H(X一世)|
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随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
贝叶斯方法代考
贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。
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。
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机器学习代写
随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。
多元统计分析代考
基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量
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。