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机器学习是一种数据分析的方法，可以自动建立分析模型。它是人工智能的一个分支，其基础是系统可以从数据中学习，识别模式，并在最小的人为干预下做出决定。
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- 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|Facing the Real World
The reader now understands that learning from pre-classified training examples is not easy. So many obstacles stand in the way. Even if the training set is perfect and noise-free, many classifiers can be found that are capable of correctly classifying all training examples but will differ in their treatment of examples that were not seen during learning. How to choose the best one?
Facing the Real World The training examples are rarely perfect. Most of the time, the class labels and attributes are noisy, a lot of the available information is irrelevant, redundant, or missing, the training set may be far too small to capture all critical aspects – the list goes on and on. There is no simple solution. No wonder that an entire scientific discipline-machine learning-has come to being that seeks to
come to grips with all the above-mentioned issues and to illuminate all the tangled complications of the underlying tasks.
As pointed out by Fig. 1.4, engineers have at their disposal several major and some smaller paradigms, each marked by different properties, each exhibiting different strengths and shortcomings when applied to a concrete task. To show the nature of each of these frameworks, and to explain how it behaves under diverse circumstances is the topic for the rest of this book. But perhaps we can mention here at least some of the basic principles.
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Other Ambitions of Machine Learning
Induction of classifiers is the most popular machine-learning task-but not the only one! Let us briefly survey some of the other topics covered in this book.
Unsupervised Learning A lot of information can be gleaned even from examples that are not labeled with classes. To begin with, analysis can reveal that the examples create clusters of similar attribute vectors. Each such cluster can exhibit different properties that may deserve to be studied.
We also know how to map unlabeled $N$-dimensional vectors to a neural field. The resulting two-dimensional matrix helps visualize the data in ways different from classical cluster analysis. One can see which parts of the instance space are densely populated and which parts sparsely, we may even learn how many exceptions there are. Approaches based on the so-called auto-encoding can create from existing attributes meaningful higher-level attributes; such re-description often facilitates learning in domains marked by excessive detail.
Reinforcement Learning Among the major triumphs of machine learning, perhaps the most fascinating are computers beating the best humans in such games as chess, Backgammon, and Go. For generations, such feats were deemed impossible! And yet, here we are. Computer programs can learn to become proficient simply by playing innumerable games against themselves-and by learning from this experience. What other proof of the potential of our discipline does anybody want?
The secret behind these accomplishments is the techniques known as reinforcement learning, frequently in combination with artificial neural networks and deep learning. The application field is much broader than just game playing. The idea is to let the machine develop an ability to act in real-world environments, to react to changes in this environment, to optimize its behavior in tasks ranging from polebalancing to vehicle navigation to advanced decision-making in domains that lack detailed technical description.
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Summary and Historical Remarks
Induction from a training set of pre-classified examples is the most deeply studied machine-learning task.
Historically, the task is cast as search. This, however, is not enough. The book explores a whole range of more useful techniques.
Classification performance is estimated with the help of pre-classified testing data. The simplest performance criterion is error rate, the percentage of examples misclassified by the classifier.
Two classifiers that both correctly classify all training examples may differ significantly in their handling of future examples.
Apart from low error rate, some applications require that the classifier provides the reasons behind the classification.
The quality of the induced classifier depends on training examples. The quality of the training examples depends not only on their choice but also on the attributes used to describe them. Some attributes are relevant, others irrelevant or redundant. Quite often, critical attributes are missing.
The attribute values and class labels may suffer from stochastic noise, systematic noise, and random artefacts. The value of an attribute in a concrete example may not be known.
机器学习代写
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读者现在明白，从预先分类的训练示例中学习并不容易。如此多的障碍挡在路上。即使训练集是完美且无噪声的，也可以找到许多分类器，它们能够正确分类所有训练示例，但在处理学习期间未看到的示例时会有所不同。如何选择最好的？
面对现实世界 训练示例很少是完美的。大多数时候，类标签和属性是嘈杂的，许多可用信息是不相关的、冗余的或缺失的，训练集可能太小而无法捕获所有关键方面——这样的例子不胜枚举。没有简单的解决方案。难怪一门完整的科学学科——机器学习——已经形成，旨在
来处理所有上述问题，并阐明底层任务的所有复杂问题。
正如图 1.4 所指出的，工程师可以使用几个主要的和一些较小的范式，每个范式都有不同的属性，每个在应用于具体任务时都表现出不同的优点和缺点。展示每个框架的性质，并解释它在不同情况下的行为是本书其余部分的主题。但也许我们在这里至少可以提到一些基本原则。
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分类器的归纳是最流行的机器学习任务——但不是唯一的！让我们简要回顾一下本书涵盖的其他一些主题。
无监督学习即使从没有用类别标记的示例中也可以收集到很多信息。首先，分析可以揭示示例创建了相似属性向量的集群。每个这样的集群都可以表现出不同的特性，值得研究。
我们也知道如何映射未标记的ñ维向量到神经域。生成的二维矩阵有助于以不同于经典聚类分析的方式可视化数据。可以看到实例空间的哪些部分是密集的，哪些部分是稀疏的，我们甚至可以知道有多少异常。基于所谓的自动编码的方法可以从现有属性中创建有意义的高级属性；这种重新描述通常有助于在以过多细节为标志的领域中学习。
强化学习 在机器学习的主要胜利中，也许最令人着迷的是计算机在国际象棋、西洋双陆棋和围棋等游戏中击败了最优秀的人类。几代人以来，这样的壮举被认为是不可能的！然而，我们到了。计算机程序可以简单地通过与自己玩无数的游戏来学习变得精通——并从这种经验中学习。还有什么其他证据证明我们学科的潜力？
这些成就背后的秘密是被称为强化学习的技术，通常与人工神经网络和深度学习相结合。应用领域比单纯的游戏要广泛得多。这个想法是让机器发展在现实世界环境中行动的能力，对环境中的变化做出反应，优化其在从极平衡到车辆导航到缺乏详细技术描述的领域中的高级决策等任务中的行为.
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Summary and Historical Remarks
从预分类示例的训练集中进行归纳是研究最深入的机器学习任务。
从历史上看，任务被转换为搜索。然而，这还不够。这本书探讨了一系列更有用的技术。
分类性能是在预先分类的测试数据的帮助下估计的。最简单的性能标准是错误率，即分类器错误分类的示例百分比。
两个都能正确分类所有训练样本的分类器在处理未来样本时可能会有很大差异。
除了低错误率外，一些应用程序还要求分类器提供分类背后的原因。
诱导分类器的质量取决于训练示例。训练示例的质量不仅取决于它们的选择，还取决于用于描述它们的属性。有些属性是相关的，有些是不相关的或多余的。很多时候，缺少关键属性。
属性值和类标签可能会受到随机噪声、系统噪声和随机伪影的影响。具体示例中的属性值可能未知。
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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。