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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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- 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|Summary and Historical Remarks
Bayesian classifiers calculate the product $P\left(\mathbf{x} \mid c_{i}\right) P\left(c_{i}\right)$ separately for each class, $c_{i}$, and then label $\mathbf{x}$ with the class where this product has the highest value.
The main problem is how to calculate the probability, $P\left(\mathbf{x} \mid c_{i}\right)$. Most of the time, the job is simplified by the assumption that the attributes are mutually independent, in which case $P\left(\mathbf{x} \mid c_{i}\right)=\prod_{j=1}^{n} P\left(x_{j} \mid c_{i}\right)$, where $n$ is the number of attributes.
The so-called $m$-estimate makes it possible to take advantage of a user’s prior idea about an event’s probability. This comes handy in domains with small training sets where relative frequency is unreliable.
In domains with continuous attributes, the role of discrete probability, $P\left(\mathbf{x} \mid c_{i}\right)$, is taken over by $p_{c_{i}}(\mathbf{x})$, the probability density function, $p d f$. Otherwise, the procedure is the same: the example is labeled with the class that maximizes the product, $p_{c_{i}}$ (x) $P\left(c_{i}\right)$.
The concrete shape of the $p d f$ is approximated by discretization, or by the use of standardized $p d f$ s, or by the sum of Gaussian functions.
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- How would you employ $m$-estimate in a domain with three possible outcomes, $[A, B, C]$, each with the same prior probability estimate, $\pi_{A}=\pi_{B}=\pi_{C}=1 / 3 ?$ What if you trust your expectations of $A$ while not being so sure about $B$ and $C$ ? Is there a way to reflect this circumstance in the value of the parameter $m$ ?
- Explain under which circumstances the accuracy of probability estimates benefits from the assumption that attributes are mutually independent. Explain the advantages and disadvantages.
- How would you calculate the probabilities of the output classes in a domain where some attributes are Boolean, others discrete, and yet others continuous? Discuss the possibilities of combining different approaches.
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Machine-learning researchers often test their algorithms on publicly available benchmark domains. A large repository of such domains can be found at the following address: www. ics.uci. edu/ mlearn/MLRepository. html. Take a look at these data and see how they differ in the numbers of attributes, types of attributes, sizes, and so on.
Write a computer program that uses the Bayes formula to calculate the class probabilities in a domain where all attributes are discrete. Apply this program to our “pies” domain.
For the case of continuous attributes, write a computer program that accepts the training examples in the form of a table such as the one from Exercise 3 above. Based on these, the program approximates the $p d f$ s and then uses them to determine the class labels of future examples.
Apply this program to a few benchmark domains from the UCI repository (choose from among those where all attributes are continuous) and observe that the program succeeds in some domains better than in others.
机器学习代写
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贝叶斯分类器计算产品磷(X∣C一世)磷(C一世)分别为每个班级，C一世，然后标注X与该产品具有最高价值的类别。
主要问题是如何计算概率，磷(X∣C一世). 大多数时候，通过假设属性相互独立来简化工作，在这种情况下磷(X∣C一世)=∏j=1n磷(Xj∣C一世)， 在哪里n是属性的数量。
所谓的米-estimate 可以利用用户对事件概率的先验想法。这在相对频率不可靠的训练集较小的领域很方便。
在具有连续属性的域中，离散概率的作用，磷(X∣C一世), 被接管pC一世(X)，概率密度函数，pdF. 否则，过程是相同的：示例标有使产品最大化的类，pC一世（X）磷(C一世).
混凝土的形状pdF通过离散化或使用标准化来近似pdFs，或通过高斯函数的总和。
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- 你会如何雇佣米- 在具有三种可能结果的域中进行估计，[一种,乙,C]，每个都有相同的先验概率估计，圆周率一种=圆周率乙=圆周率C=1/3?如果你相信你的期望一种虽然不太确定乙和C? 有没有办法在参数值中反映这种情况米 ?
- 解释在哪些情况下概率估计的准确性受益于属性相互独立的假设。说明优点和缺点。
- 在某些属性为布尔属性、其他属性为离散属性、其他属性为连续属性的域中，您将如何计算输出类的概率？讨论结合不同方法的可能性。
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机器学习研究人员经常在公开可用的基准域上测试他们的算法。可以在以下地址找到此类域的大型存储库：www。ic.uci。edu/mlearn/MLRepository。html。查看这些数据，看看它们在属性数量、属性类型、大小等方面有何不同。
编写一个计算机程序，使用贝叶斯公式计算所有属性都是离散的域中的类概率。将此程序应用于我们的“馅饼”域。
对于连续属性的情况，编写一个计算机程序，以表格形式接受训练示例，例如上面练习 3 中的表格。基于这些，程序近似于pdFs 然后使用它们来确定未来示例的类标签。
将此程序应用于 UCI 存储库中的几个基准域（从所有属性都连续的那些中进行选择）并观察该程序在某些域中的成功比在其他域中更好。
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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。