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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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- (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|Training Sets and Classifiers
Let us first characterize the problem and introduce certain fundamental concepts that will keep us company us throughout the rest of the book.
Pre-Classified Training Examples Figure 1.1 shows six pies that Johnny likes, and six that he does not. In the sequel, we will refer to them as the positive and negative examples of the underlying concept. Together, they constitute a training set from which the machine is to induce a classifier-an algorithm capable of categorizing any future pie into one of the two classes: positive and negative.
The number of classes can of course be greater than just two. Thus a classifier that decides whether a landscape snapshot was taken in spring, summer, fall, or winter distinguishes four classes. Software that identifies characters scribbled
on a tablet needs at least 36 classes: 26 for letters and 10 for digits. And documentcategorization systems are capable of identifying hundreds, even thousands of different topics. The only motivation for illustrating the input to machine learning by a two-class domain was its simplicity.
Attribute Vectors To be able to communicate the training examples to the machine, we have to describe them. The most common mechanism relies on the so-called attributes. In the “pies” domain, five may be suggested: shape (circle, triangle, and square), crust-size (thin or thick), crust-shade (white, gray, or dark), filling-size (thin or thick), and filling-shade (white, gray, or dark). Table $1.1$ specifies the values of these attributes for the twelve examples in Fig. 1.1. For instance, the pie in the upper-left corner of the picture (the table calls it ex1) is described by the following conjunction:
(shape=circle) AND (crust-size=thick) AND (crust-shade=gray)
AND (filling-size=thick) AND (filling-shade=dark)
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Expected Benefits of the Induced Classifier
So far, we have measured the error rate by comparing the training examples’ known classes with those recommended by the classifier. Practically speaking, though, our goal is not to reclassify objects whose classes we already know; what we really want is to label future examples of whose classes we are as yet ignorant. The classifier’s anticipated performance on these is estimated experimentally. It is important to know how.
Independent Testing Examples The simplest scenario will divide the available pre-classified examples into two parts: the training set, from which the classifier is induced, and the testing set, on which it is evaluated (Fig. 1.2). Thus in the “pies” domain, with its 12 pre-classified examples, the induction may be carried out on randomly selected eight, and the testing on the remaining four. If the classifier then
“guesses” correctly the class of three testing examples (while going wrong on a single one), its performance is estimated as $75 \%$.
Reasonable though this approach may appear, it suffers from a major drawback: a random choice of eight training examples may not be sufficiently representative of the underlying concept-and the same applies to the even smaller testing set. If we induce the meaning of a mammal from a training set consisting of a whale, a dolphin, and a platypus, the learner may be led to believe that mammals live in the sea (whale, dolphin), and sometimes lay eggs (platypus), hardly an opinion a biologist will endorse. And yet, another choice of training examples may result in a classifier satisfying the highest standards. The point is, a different training/testing set division gives rise to a different classifier-and also to a different estimate of future performance. This is particularly serious if the number of pre-classified examples is small.
Suppose we want to compare two machine-learning algorithms in terms of the quality of the products they induce. The problem of non-representative training sets can be mitigated by the so-called random sub-sampling. 1 The idea is to repeat the random division into the training and testing sets several times, always inducing a classifier from the $i$-th training set, and then measuring the error rate, $E_{i}$, on the $i$-th testing set. The algorithm that delivers classifiers with the lower average value of $E_{i}$ ‘s is deemed better-at least as far as classification performance is concerned.
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Problems with Available Data
The class recognition task, schematically represented by Fig. 1.3, is the most popular task of our discipline. Many concrete engineering problems can be cast in this framework: recognition of visual objects, understanding natural language, medical diagnosis, and identification of hidden patterns in scientific data. Each of these fields may rely on classifiers capable of labeling objects with the right classes based on the features, traits, and attributes characterizing these objects.
Origin of the Training Examples In some applications, the training set is created manually: an expert prepares the examples, tags them with class labels, chooses the attributes, and specifies the value of each attribute in each example. In other
domains, the process is computerized. For instance, a company may want to be able to anticipate an employee’s intention to leave. Their database contains, for each person, the address, gender, marital status, function, salary raises, promotions-as well as the information about whether the person is still with the company or, if not, the day they left. From this, a program can obtain the attribute vectors, labeled as positive if the given person left within a year since the last update of the database record.
Sometimes, the attribute vectors are automatically extracted from a database and labeled by an expert. Alternatively, some examples can be obtained from a database and others added manually. Often, two or more databases are combined. The number of such variations is virtually unlimited.
But whatever the source of the examples, they are likely to suffer from imperfections whose essence and consequences the engineer has to understand.
机器学习代写
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Training Sets and Classifiers
让我们首先描述这个问题并介绍一些基本概念，这些概念将使我们在本书的其余部分中陪伴我们。
预分类训练示例 图 1.1 显示了 Johnny 喜欢的六个馅饼和他不喜欢的六个馅饼。在续集中，我们将它们称为基础概念的正面和反面例子。它们一起构成了一个训练集，机器将从该训练集中得出一个分类器——一种能够将任何未来派分类为两个类别之一的算法：正面和负面。
类的数量当然可以多于两个。因此，决定风景快照是在春季、夏季、秋季还是冬季拍摄的分类器区分了四个类别。识别潦草字符的软件
在平板电脑上至少需要 36 个类：26 个字母和 10 个数字。文档分类系统能够识别数百甚至数千个不同的主题。说明二分类域对机器学习的输入的唯一动机是它的简单性。
属性向量为了能够将训练示例传达给机器，我们必须描述它们。最常见的机制依赖于所谓的属性。在“馅饼”领域，可能会建议五种：形状（圆形、三角形和方形）、外壳大小（薄或厚）、外壳阴影（白色、灰色或深色）、填充大小（薄或厚） ) 和填充阴影（白色、灰色或深色）。桌子1.1为图 1.1 中的 12 个示例指定这些属性的值。例如，图片左上角的饼图（表格称为 ex1）由以下连词描述：
(shape=circle) AND (crust-size=thick) AND (crust-shade=gray)
AND （填充尺寸=厚）和（填充阴影=深色）
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Expected Benefits of the Induced Classifier
到目前为止，我们通过将训练示例的已知类别与分类器推荐的类别进行比较来测量错误率。但实际上，我们的目标不是重新分类我们已经知道其类别的对象；我们真正想要的是标记我们尚未了解的类的未来示例。分类器在这些方面的预期性能是通过实验估计的。知道如何做很重要。
独立测试示例 最简单的场景是将可用的预分类示例分为两部分：训练集（从中得出分类器）和测试集（在其上进行评估）（图 1.2）。因此，在“馅饼”域中，具有 12 个预分类示例，可以对随机选择的 8 个进行归纳，并对剩余的 4 个进行测试。如果分类器那么
正确地“猜测”了三个测试示例的类别（而在单个测试示例中出错），其性能估计为75%.
尽管这种方法看起来很合理，但它有一个主要缺点：随机选择八个训练示例可能不足以代表基本概念——这同样适用于更小的测试集。如果我们从由鲸鱼、海豚和鸭嘴兽组成的训练集中推断哺乳动物的含义，学习者可能会被引导相信哺乳动物生活在海中（鲸鱼、海豚），有时还会产卵（鸭嘴兽） ，几乎没有生物学家会认可的意见。然而，另一种训练示例的选择可能会导致分类器满足最高标准。关键是，不同的训练/测试集划分会产生不同的分类器，也会产生对未来性能的不同估计。如果预分类示例的数量很少，这尤其严重。
假设我们想比较两种机器学习算法的产品质量。非代表性训练集的问题可以通过所谓的随机子采样来缓解。1 这个想法是重复随机划分训练集和测试集几次，总是从一世-th 训练集，然后测量错误率，和一世, 在一世-th 测试集。提供具有较低平均值的分类器的算法和一世的被认为更好——至少就分类性能而言。
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类别识别任务，如图 1.3 所示，是我们学科中最受欢迎的任务。许多具体的工程问题都可以在这个框架中解决：视觉对象的识别、自然语言的理解、医学诊断以及科学数据中隐藏模式的识别。这些字段中的每一个都可能依赖于分类器，这些分类器能够根据表征这些对象的特征、特征和属性用正确的类来标记对象。
训练示例的来源 在某些应用程序中，训练集是手动创建的：专家准备示例，用类标签标记它们，选择属性，并指定每个示例中每个属性的值。其他
域，该过程是计算机化的。例如，公司可能希望能够预测员工的离职意图。他们的数据库包含每个人的地址、性别、婚姻状况、职能、加薪、升职，以及有关此人是否仍在公司的信息，或者如果没有，他们离开的日期。由此，程序可以获得属性向量，如果给定的人在数据库记录的最后一次更新后一年内离开，则标记为正。
有时，属性向量会自动从数据库中提取并由专家标记。或者，可以从数据库中获取一些示例，而其他示例可以手动添加。通常，将两个或多个数据库组合在一起。这种变化的数量实际上是无限的。
但无论这些示例的来源是什么，它们都可能存在缺陷，工程师必须了解其本质和后果。
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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。