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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 Inference 统计推断
- 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|Outlier removal
Outlier removal is another common data pre-processing task. An outlier is an observation point that is considerably different from the other instances. Some machine learning techniques, such as logistic regression, are sensitive to outliers, i.e., outliers might seriously distort the result. For instance, if we want to know the average number of Facebook friends of Facebook users we might want to remove prominent people such as politicians or movie stars from the data set since they
typically have many more friends than most other individuals. However, if they should be removed or not depends on the aim of the application, since outliers can also contain useful information.
Outliers can also appear in a data set by chance or through a measurement error. In this case, outliers are a data quality problem like noise. However, in a large data set outliers are to be expected and if the number is small, they are usually not a real problem. Clustering is often used for outlier removal. Outliers can also be detected and removed visually, for instance, through a scatter plot, or mathematically, for instance, by determining the $z$-score, the standard deviations by which the outlier is above the mean value of the data set.
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|Data deduplication
Duplicates are instances with the exact same features. Most machine learning tools will produce different results if some of the instances in the data files are duplicated, because repetition gives them more influence on the result [40]. For example, Retweets are Tweets posted by a user that is not the author of the original Tweet and have the exact same content as the original Tweet except for metadata such as the timestamp of when it has been posted and the user who posted, retweeted, it. As with outliers, if duplicates should be removed or not depends on the context of the application. Duplicates are usually easily detectable by simple comparison of the instances, especially if the values are numeric, and machine learning frameworks often offer data deduplication functionality out of the box. We can also use clustering for data deduplication since many clustering techniques use similarity metrics and they can be used for instance matching based on similarities.
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考| Relevance filtering
Relevance filtering typically happens at different stages of a machine learning project. Data deduplication can be considered a relevance filtering step if every instance has to be unique. Feature selection can also be considered relevance filtering since relevant features are sep-
arated from irrelevant ones. Stop words removal in text analysis is a relevance filtering procedure since irrelevant words or signs such as smileys are removed. Many natural language processing frameworks offer stop words removal functionality. Stop words are usually the most common words in a language such as “the”, “a”, or “that”. However, the list often needs to be adjusted since a stop word might be relevant, for instance, in a name such as “The Beatles”.
Since feature selection can be considered a search problem, using different search filters can be used to combat noise. For instance, people often enter fake details when entering personal data, such as fake addresses or phone numbers, since they do not want to be contacted by a call center. These fake profiles need to be filtered out otherwise they can negatively influence the predictive performance of a learner. Often this already happens when data is collected by using queries that omit irrelevant or fake data.
Relevance filtering can also happen after the features have been selected. Different features often do not contribute equally to the result. Some features might not contribute at all and can be filtered out. Data mining tools usually provide filter functionality at the feature level so learners can be trained on different feature sets.
机器学习代写
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|Outlier removal
异常值去除是另一个常见的数据预处理任务。异常值是与其他实例有很大不同的观察点。一些机器学习技术，例如逻辑回归，对异常值很敏感，即异常值可能会严重扭曲结果。例如，如果我们想知道 Facebook 用户的 Facebook 朋友的平均数量，我们可能希望从数据集中删除政治人物或电影明星等知名人士，因为他们
通常比大多数其他人有更多的朋友。但是，是否应该删除它们取决于应用程序的目的，因为异常值也可能包含有用的信息。
异常值也可能偶然或通过测量误差出现在数据集中。在这种情况下，异常值是像噪声一样的数据质量问题。然而，在大型数据集中，异常值是可以预料的，如果数量很少，它们通常不是真正的问题。聚类通常用于去除异常值。异常值也可以在视觉上检测和去除，例如，通过散点图，或者在数学上，例如，通过确定和-score，异常值高于数据集平均值的标准偏差。
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重复是具有完全相同特征的实例。如果数据文件中的某些实例重复，大多数机器学习工具会产生不同的结果，因为重复会使它们对结果产生更大的影响 [40]。例如，转推是由不是原始推文作者的用户发布的推文，并且与原始推文具有完全相同的内容，但元数据除外，例如发布时间的时间戳以及发布、转发推文的用户，它。与异常值一样，是否应删除重复项取决于应用程序的上下文。通过实例的简单比较，通常很容易检测到重复，尤其是当值是数字时，并且机器学习框架通常提供开箱即用的重复数据删除功能。
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相关性过滤通常发生在机器学习项目的不同阶段。如果每个实例都必须是唯一的，则可以将重复数据删除视为相关性过滤步骤。特征选择也可以被认为是相关过滤，因为相关特征是分开的
从不相干的人那里得到。文本分析中的停用词删除是一种相关性过滤过程，因为不相关的词或符号（例如笑脸）被删除了。许多自然语言处理框架提供停用词删除功能。停用词通常是语言中最常见的词，例如“the”、“a”或“that”。但是，由于停用词可能是相关的，例如“披头士”等名称，因此该列表通常需要进行调整。
由于可以将特征选择视为搜索问题，因此可以使用不同的搜索过滤器来对抗噪声。例如，人们在输入个人数据（例如虚假地址或电话号码）时经常输入虚假详细信息，因为他们不想被呼叫中心联系。这些虚假的配置文件需要被过滤掉，否则它们会对学习者的预测性能产生负面影响。当使用省略不相关或虚假数据的查询来收集数据时，这通常已经发生。
相关性过滤也可以在选择特征后进行。不同的特征通常对结果的贡献不同。有些功能可能根本没有贡献，可以被过滤掉。数据挖掘工具通常在特征级别提供过滤功能，因此学习者可以接受不同特征集的训练。
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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。