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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 高等概率论
- 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|Ambient Intelligence
In computing, ambient intelligence refers to a virtual environment that is sensitive and responsive to the presence of people. In smart cities, this refers to the development of ubiquitous sensor networks, or of a mesh of interconnected sensors, devices and technology that embed input, processing, or response ubiquitously through the environment Dainow (2017). Such interconnected environments will allow people to engage with their cities through seamless experiences rather than interacting with a disconnected set of individual components and discrete processes. These types of intelligent, interactive and adaptable environments are made possible through the convergence of domains and technologies, including IoT, Cloud Computing, machine learning, deep learning and artificial intelligence. What type of characteristics would ambient intelligence systems have? First, such systems will be ubiquitous and embedded, allowing users to engage, interact, and control their environments from any place and any device with a network connection. Second, these systems will be intelligent and clearly aware of the specific context, understanding exactly what is needed at any point in time, seeking ways to support users with information (warnings, updates, calculations, statistics, etc.), through ambient (light, temperature, humidity, etc.) and personalized recommendations. Such systems will be highly customizable to the individual user’s interests, needs, and goals. Third, these systems must be adaptive, reactive and responsive. The ability of such systems to operate in real-time is a critical condition for their successful implementation and ability to add value to their users. Finally, ambient systems must have anticipatory capabilities to allow them to predict a user’s future needs, emotional and physical states. Intelligent urban systems will require sophisticated, self-regulating, quasi autopoietic machine learning algorithms to power the next level of AI that will be required. Kirwan and Fu (2020) introduce “ambient connectivity” to describe the ability of AI-driven systems to “sense” their environment in order to continuously optimize network bandwidth and frequencies for optimal energy use and efficiency.
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Anticipatory Capabilities and Biomimetics
The expanded use of technology and data-driven methodologies will allow us to better understand the natural environment and relationships between elements that comprise our intricate planetary ecosystems. In solving some of the most complex challenges, humanity must continue accelerating the pace of innovation achieved through the convergence of technologies. Building resilient systems will require a highly innovative and integrated approach, incorporating a broad spectrum of technologies and capabilities, including sentience, biofeedback, realtime analytics, machine learning, neural networks and artificial intelligence. The more systems converge, the richer the data environment becomes, enabling more accurate predictive models for decision-making. Within the context of a total convergence of systems, these decisions will be made by a new form of collective intelligence. As we continue to expand our knowledge of the natural world, with its intricate design, and elegant adaptations and responses to problem solving, we will more closely align with the natural order. Interpreting natural mechanisms allows us to effectively imitate nature to drive innovation. This approach to design and engineering is known as biomimetics. Within the context of sustainability and autopoiesis, nature’s mechanisms are geared towards maximum efficiency with minimal resources. Anticipatory systems contain internal predictive models of themselves and their environment and as such can increase their resilience and chances of survival.
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Self-Regulation, Recursive Interaction, and Feedback
Self-regulation is a key property of autopoiesis that enables systems to consolidate as complex networks. This property can be observed across various classes, scales and domains of systems. It is one of the single most important enablers of life in its purest form. All processes taking place within living systems ultimately support the process of autopoiesis within that system. By removing information asymmetries between different domains, systems and system classes, we improve our ability to integrate, manage and control these entities.
Interactions between systems are seen as mutual disturbances in the sense of each interaction being a stimulus which must be responded to by the interacting systems in a recursive way. Each disturbance will only trigger responses in each respective system that is determined by each system’s own organization. Thus, as human beings the changes we undergo as we interact with others in our environment are determined from within by our own unique organization (Leyland 1988, p. 360).
To overcome the limitations of human development originating from the progression of human thought, action and ingenuity related to our complex evolutionary codependency with our environment, new ontological constructs are required to rebalance and redirect the human trajectory and impact on the planet. A collective order based on recursive collective interaction will be necessary to establish this new organizational structure and system of governance. In convergence theory, collective intelligence can represent the fusion of human, technological and natural systems. In the form of continuous recursive interaction, real-time metabolic data and biofeedback from a diverse spectrum of human, technological and environmental sources will build a collective awareness and new self-regulating organism. This hybrid organism will naturally require a new operating system, principles and protocols to achieve and sustain autopoiesis.
机器学习代写
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Ambient Intelligence
在计算中，环境智能是指对人的存在敏感和响应的虚拟环境。在智慧城市中，这指的是无处不在的传感器网络的发展，或互连传感器、设备和技术的网格的发展，这些网络在 Dainow 环境中无处不在地嵌入输入、处理或响应（2017 年）。这种相互关联的环境将允许人们通过无缝体验与他们的城市互动，而不是与一组不连贯的单独组件和离散流程进行交互。通过物联网、云计算、机器学习、深度学习和人工智能等领域和技术的融合，这些类型的智能、交互和适应性环境成为可能。环境智能系统将具有哪些类型的特征？首先，此类系统将无处不在且嵌入式，允许用户从任何地点和任何具有网络连接的设备参与、交互和控制他们的环境。其次，这些系统将是智能的，并且清楚地了解特定的上下文，准确地了解任何时间点的需求，寻求通过环境（光、温度、湿度等）和个性化推荐。这样的系统将根据个人用户的兴趣、需求和目标高度定制。第三，这些系统必须具有适应性、反应性和响应性。此类系统实时运行的能力是其成功实施和为用户增加价值的能力的关键条件。最后，环境系统必须具有预测能力，以允许它们预测用户未来的需求、情绪和身体状态。智能城市系统将需要复杂的、自我调节的、准自创生机器学习算法来为所需的下一个人工智能水平提供动力。Kirwan 和 Fu (2020) 引入“环境连接”来描述 AI 驱动系统“感知”其环境的能力，以便不断优化网络带宽和频率，以实现最佳能源使用和效率。情绪和身体状态。智能城市系统将需要复杂的、自我调节的、准自创生机器学习算法来为所需的下一个人工智能水平提供动力。Kirwan 和 Fu (2020) 引入“环境连接”来描述 AI 驱动系统“感知”其环境的能力，以便不断优化网络带宽和频率，以实现最佳能源使用和效率。情绪和身体状态。智能城市系统将需要复杂的、自我调节的、准自创生机器学习算法来为所需的下一个人工智能水平提供动力。Kirwan 和 Fu (2020) 引入“环境连接”来描述 AI 驱动系统“感知”其环境的能力，以便不断优化网络带宽和频率，以实现最佳能源使用和效率。
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Anticipatory Capabilities and Biomimetics
技术和数据驱动方法的广泛使用将使我们能够更好地了解构成我们错综复杂的行星生态系统的自然环境和元素之间的关系。在解决一些最复杂的挑战时，人类必须继续加快通过技术融合实现的创新步伐。构建弹性系统需要高度创新和集成的方法，结合广泛的技术和能力，包括感知、生物反馈、实时分析、机器学习、神经网络和人工智能。系统融合得越多，数据环境就越丰富，从而为决策制定更准确的预测模型。在系统完全融合的背景下，这些决定将由一种新形式的集体智慧做出。随着我们继续扩展我们对自然世界的了解，凭借其复杂的设计、优雅的适应和对问题解决的反应，我们将更加接近自然秩序。解释自然机制使我们能够有效地模仿自然来推动创新。这种设计和工程方法被称为仿生学。在可持续性和自创生的背景下，自然机制旨在以最少的资源实现最高效率。预期系统包含自身及其环境的内部预测模型，因此可以增加它们的复原力和生存机会。以及优雅的适应和解决问题的反应，我们将更接近自然秩序。解释自然机制使我们能够有效地模仿自然来推动创新。这种设计和工程方法被称为仿生学。在可持续性和自创生的背景下，自然机制旨在以最少的资源实现最高效率。预期系统包含自身及其环境的内部预测模型，因此可以增加它们的复原力和生存机会。以及优雅的适应和解决问题的反应，我们将更接近自然秩序。解释自然机制使我们能够有效地模仿自然来推动创新。这种设计和工程方法被称为仿生学。在可持续性和自创生的背景下，自然机制旨在以最少的资源实现最高效率。预期系统包含自身及其环境的内部预测模型，因此可以增加它们的复原力和生存机会。大自然的机制旨在以最少的资源实现最高效率。预期系统包含自身及其环境的内部预测模型，因此可以增加它们的复原力和生存机会。大自然的机制旨在以最少的资源实现最高效率。预期系统包含自身及其环境的内部预测模型，因此可以增加它们的复原力和生存机会。
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Self-Regulation, Recursive Interaction, and Feedback
自我调节是自创生的一个关键特性，它使系统能够整合为复杂的网络。可以在系统的各种类别、规模和领域中观察到这一特性。它是最纯粹形式的生命的最重要推动力之一。生命系统内发生的所有过程最终都支持该系统内的自创生过程。通过消除不同领域、系统和系统类之间的信息不对称，我们提高了集成、管理和控制这些实体的能力。
系统之间的交互被视为相互干扰，因为每个交互都是一种刺激，必须由交互系统以递归方式响应。每个干扰只会触发每个系统中由每个系统自己的组织确定的响应。因此，作为人类，我们在与环境中的他人互动时所经历的变化是由我们自己独特的组织内部决定的（Leyland 1988, p. 360）。
为了克服源自人类思想、行动和独创性进步的人类发展限制，这些限制与我们与环境的复杂进化相互依赖相关，需要新的本体论结构来重新平衡和重新调整人类轨迹和对地球的影响。建立这种新的组织结构和治理体系需要一个基于递归集体交互的集体秩序。在融合理论中，集体智慧可以代表人类、技术和自然系统的融合。以持续递归交互的形式，来自各种人类、技术和环境来源的实时代谢数据和生物反馈将建立一个集体意识和新的自我调节有机体。
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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。