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机器学习是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域，也就是说，利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据（称为训练数据）建立模型，以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用，如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉，在这些应用中，开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。
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- 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
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Contrast Enhancement
The contrasting of the resized input image $\operatorname{Im}^{\mathrm{g}}$ is enhanced here. The particular procedure controls the image intensity $[16,22,23]$ and thus the image resolution is developed via the brightness and darkness of $\mathrm{Im}^{\mathrm{g}}$, as given by Equation (1.1), in which $V$ refers to the contrast improvement of the image. Therefore, the current $\operatorname{Im}^{\mathrm{g}}$ transforms into a grey image $\operatorname{Im}_{n e w}^{\mathrm{g}}$.
$$
V=\left(\begin{array}{l}
\left.((\text { Im -low_in }) /(\text { high_in-low_in }))^{\wedge} \text { gamma }\right) \
*(\text { high_out-low_out })
\end{array}\right)+\text { low_out }
$$
Grey thresholding: The Otsu’s oriented grey thresholding [20] method portrays the threshold of the image, which is exploited for converting the grey pixel to either black or white. This is performed depending on the grey intensity (refer Figure 1.3).
Active contour [19]: Here, 2 types of driven forces namely, external and internal energy are exploited. This framework gets smoothed via internal forces and it is reallocated in the direction through the external energy. Therefore, the contour $G(n)$ is formed by the coordinate sets such as $l(n)$ and $k(n)$ as given in Equation (1.2), where $(k, l)$ indicates the contour coordinates and denotes the normalized index of the control point.
$$
G(n)=(k(n) l(n)) ; G(n) \in \operatorname{Im}{n e w}^{C}(k, l) $$ Equation (1.3) shows the total energy of deformed design, where $\operatorname{Im}^{\mathrm{g}^{\text {int }} \text { indi- }}$ cates the internal energy of the curve, $\operatorname{Im}^{\mathrm{g}^{\text {con }}}$ denotes the exterior restriction, denotes the energy of the image. $$ F O^{*}=\int{0}^{1}\left(F O^{\text {int } l} G(n)+F O^{i m} G(n)+F O^{c o n} G(n)\right) d n
$$
In addition, the bending energy and elastic energy are summed up to form the internal energy as specified in Equation (1.4), where $\alpha(n), \beta(n)$ indicates the varying parameter that denotes continuity and contour curving respectively.
$$
\begin{aligned}
F O^{\text {int } l} &=F O^{\text {elastic }}+F O^{\text {bend }}=\alpha(n)\left|\frac{d u}{d n}\right|^{2}+\beta(n)\left|\frac{d^{2} u}{d n^{2}}\right|^{2} \
F O^{\text {elastic }} &=\alpha(G(n)-G(n-1))^{2} d n \
F O^{\text {bend }} &=\beta\left(G(n-1)-G(n)+(G(n+1))^{2} d n\right.
\end{aligned}
$$
Finally, the pre-processed image $\operatorname{Im}_{\text {pre }}$ is determined from the initial stage.
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Classification
This work exploits $\mathrm{NN}[18,24]$ for recognizing caries. The input feature set is given by Equation (1.7), in which $N_{D}$ denotes the count of elected features.
$$
F E^{\text {weight }}=\left[F_{1}, F_{2}, F_{3}, F_{4} \ldots F_{N_{D}}\right]
$$
The weight $W E$ of the network model is portrayed by the LM framework. Equation (1.8) portrays the NN framework, in which the resultant output from $i^{\text {th }}$ node of $j^{\text {th }}$ layer is given by $o u_{l}^{(j)}$. The input is signified by $F E^{\text {weight }}{ }{i}^{j}$, $a f(\bullet)$ indicates the activation function, the entire count of input to $j^{\text {th }}$ layer is given by $n u^{(j)}, b i{i}$ symbolizes the input bias to $j^{\text {th }}$ layer, $c$ and $d$ denotes the weight coefficient of $W E$ as specified in Equation (1.9). The predicted network output $\hat{P}$ is given by Equation (1.10), in which $w^{0}$ signifies the bias weight and $w^{(h)}$ defines the hidden neuron weight.
$$
\begin{gathered}
o u_{l}^{(j)}=a f\left[c_{l}^{(j)} b i_{j}+\sum_{i=1}^{n u^{(j)}} F E_{i}^{\text {weight }(j)} d_{i l}^{(j)}\right] \
W E=[c ; d] \
\hat{P}=w^{0}+\sum_{i=1}^{n u^{(j)}} o u_{l}^{(j)} w_{i}^{(h)} W E
\end{gathered}
$$
So as to train the network, the network weight $W E^{*}$ is optimally chosen with the determination of objective function as in Equation (1.11), where $P$ indicates the actual output.
$$
W E^{*}=\arg \min [W E]|P-\hat{P}|
$$
Thus the classifier classifies the input image (non-caries or caries image).
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Nonlinear Programming Optimization
The issue regarding the nonlinear program is given in Equation (1.15), in which $\hat{h}(\hat{x}), \hat{i}(\hat{x})$ and $\hat{j}(\hat{x})$ are portrayed as ‘deferential functions’.
$$
\min {\hat{y}} \hat{h}(\hat{x})=0 $$ So that $$ \begin{aligned} &\hat{i}(\hat{x})=0 \ &\hat{j}(\hat{x})=0 \end{aligned} $$ The substitution of Equation (1.15) is done by a sequence of barrier sub issues as specified in Equation (1.17), in which $\hat{l}>0$ points out the vector of slack parameters, $\hat{k}=(\hat{x}, \hat{l})$ and $\mu>0$ denotes the barrier constraint. $$ \min {\hat{k}} \varphi_{\mu}(\hat{k}) \equiv \hat{h}(\hat{x})-\mu \sum_{\hat{o}}^{\hat{n}} \operatorname{In} \hat{l}_{\hat{o}}
$$ $$
\hat{i}(\hat{y})=0
$$
So that $\hat{j}(\hat{x})+\hat{l}=0$
The Lagrangian function associated with Equation (1.17) is specified in Equation (1.19), in which $\zeta_{\hat{i}}, \zeta_{\hat{a}}$ indicates the ‘Lagrange multipliers’ and $\zeta=\left(\zeta_{\hat{i}}, \zeta_{\hat{a}}\right)$
$$
\aleph(\hat{k}, \zeta ; \mu)=\varphi_{\mu}(\hat{k})+\zeta_{\hat{i}}^{\hat{v}} \hat{i}(\hat{x})+\zeta_{\hat{a}}^{\hat{v}}(\hat{a}(\hat{x})+\hat{l})
$$
The optimality states in Equation (1.17) could be specified as per Equation (1.20), in which $\hat{l}$ and $\zeta_{\hat{a}}$ are non-negative, $\hat{Y}{\hat{i}}$ and $\hat{Y}{\hat{a}}$ refers to Jacobian matrices, $\hat{D}$ and $\Gamma_{\hat{a}}$ points out the diagonal matrices.
$$
\left[\begin{array}{c}
\nabla \hat{h}(\hat{x})+\hat{Y}{\hat{i}}(\hat{x})^{\hat{v}} \zeta{\hat{i}}+\hat{Y}{\hat{a}}(\hat{x})^{\hat{v}} \zeta{\hat{a}} \
\hat{D} \Gamma_{\hat{a}} \hat{e}-\mu \hat{e}
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{l}
0 \
0
\end{array}\right]
$$
Further, the current iterate $(\hat{k}, \zeta)$ outcomes in the primal-dual system as given by Equation (1.21), in which $\hat{z}{\hat{k}}=\left[\begin{array}{c}\dot{z}{\hat{x}} \ \hat{z}{\hat{l}}\end{array}\right], \quad \hat{z}{\zeta}=\left[\begin{array}{c}\dot{z}{\hat{i}} \ \hat{z}{\hat{a}}\end{array}\right]$,
$\hat{c}(\hat{k})=\left[\begin{array}{l}\hat{i}(\hat{x}) \ \hat{j}(\hat{x})+\hat{l}\end{array}\right], \hat{Y}(\hat{x})=\left[\begin{array}{cc}\hat{Y}{\hat{i}}(\hat{x}) & o \ \hat{Y}{\hat{a}}(\hat{x}) & 1\end{array}\right]$ and $\hat{R}(\hat{k}, \zeta ; \mu)=$
$\left[\begin{array}{cc}\nabla_{\hat{x} \hat{x}}^{2} \aleph(\hat{k}, \zeta ; \mu) & 0 \ 0 & \hat{D}^{-1} \Gamma_{\hat{a}}\end{array}\right]$
$\left[\begin{array}{cc}\hat{R}(\hat{\hat{k}}, \zeta ; \mu) & \hat{Y}(\hat{x})^{\hat{v}} \ \hat{Y}(\hat{x}) & 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\hat{z}{\hat{k}} \ \hat{z}{\zeta}\end{array}\right]=-\left[\begin{array}{c}\nabla_{\dot{k}} \aleph(\hat{k}, \zeta ; \mu) \ \hat{c}(\hat{k})\end{array}\right]$
机器学习代考
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Contrast Enhancement
调整大小的输入图像的对比度 $\operatorname{Im}^{\mathrm{g}}$ 在这里得到加强。特定程序控制图像强度 $[16,22,23]$ 因此图像分辨率是通过亮 度和暗度来开发的Im’，如公式 (1.1) 所给出，其中 $V$ 指图像的对比度提高。因此，当前 $\mathrm{Im}^{\mathrm{g}}$ 变成灰色图像Im $\mathrm{new}^{\mathrm{g}}$.
$$
\left.V=\left(((\text { Im-low_in }) /(\text { high_in-low_in }))^{\wedge} \text { gamma }\right) (\text { high_out-low_out })\right)+\text { low_out } $$ 灰度阈值: Otsu 的定向灰度阈值 [20] 方法描绘了图像的阈值，用于将灰度像素转换为黑色或白色。这取决于灰度 强度 (参见图 1.3）。 活动轮廓[19]: 这里利用了两种类型的驱动力，即外部能量和内部能量。这个框架通过内力得到平滑，并通过外部 能量在方向上重新分配。因此，轮廓 $G(n)$ 由坐标集形成，例如 $l(n)$ 和 $k(n)$ 如公式 $(1.2)$ 中给出的，其中 $(k, l)$ 表示 轮廓坐标，表示控制点的归一化索引。 $$ G(n)=(k(n) l(n)) ; G(n) \in \operatorname{Im} n e w^{C}(k, l) $$ 等式 (1.3) 显示了变形设计的总能量，其中 $\operatorname{Im}^{\mathrm{g}^{\mathrm{int}}}$ indi- 表示曲线的内能， $\mathrm{Im}^{\mathrm{g}{ }^{\mathrm{con}}}$ 表示外部限制，表示图像的能 量。 $$ F O^{}=\int 0^{1}\left(F O^{\text {int } l} G(n)+F O^{i m} G(n)+F O^{c o n} G(n)\right) d n
$$
此外，弯曲能和弹性能相加，形成公式（1.4) 中指定的内能，其中 $\alpha(n), \beta(n)$ 表示分别表示连续性和轮廓曲线的 变化参数。
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Classification
这项工作利用 $N N[18,24] \mathrm{~ 用 于 识 别 䠄}$ features.
$$
F E^{\text {weight }}=\left[F_{1}, F_{2}, F_{3}, F_{4} \ldots F_{N_{D}}\right]
$$ 示为 $F E^{\text {weight }} i^{j}, a f(\bullet)$ 表示激活函数，输入到的整个计数 $j^{\text {th }}$ 层由下式给出 $n u^{(j)}, b i i$ 表示输入偏置为 $j^{\text {th }}$ 层， $c$ 和 $d$ 表示权重系数 $W E$ 如公式 (1.9) 中所述。预测的网络输出 $\hat{P}$ 由公式 (1.10) 给出，其中 $w^{0}$ 表示偏置权重和 $w^{(h)}$ 定 义隐藏的神经元权重。
$$
o u_{l}^{(j)}=a f\left[c_{l}^{(j)} b i_{j}+\sum_{i=1}^{n u^{(j)}} F E_{i}^{\text {weight }(j)} d_{i l}^{(j)}\right] W E=[c ; d] \hat{P}=w^{0}+\sum_{i=1}^{n u^{(j)}} o u_{l}^{(j)} w_{i}^{(h)} W E
$$
为了训练网络，网络权重 $W E^{}$ 最佳选择是通过确定方程 (1.11) 中的目标函数，其中 $P$ 表示实际输出。 $$ W E^{}=\arg \min [W E]|P-\hat{P}|
$$
因此分类器对输入图像 (非齢齿或龀齿图像) 进行分类。
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Nonlinear Programming Optimization
方程 (1.15) 中给出了关于非线性程序的问题，其中 $\hat{h}(\hat{x}), \hat{i}(\hat{x})$ 和 $\hat{j}(\hat{x})$ 被描述为”恭敬的功能”。
$$
\min \hat{y} \hat{h}(\hat{x})=0
$$
以便
$$
\hat{i}(\hat{x})=0 \quad \hat{j}(\hat{x})=0
$$
等式 (1.15) 的替换是由等式 (1.17) 中指定的一系列偉碍子问题完成的，其中 $\hat{l}>0$ 指出松弛参数的向量, $\hat{k}=(\hat{x}, \hat{l})$ 和 $\mu>0$ 表示障碍约束。
$$
\begin{gathered}
\min \hat{k} \varphi_{\mu}(\hat{k}) \equiv \hat{h}(\hat{x})-\mu \sum_{\hat{o}}^{\hat{n}} \operatorname{In} \hat{l}{\hat{o}} \ \hat{i}(\hat{y})=0 \end{gathered} $$ 以便 $\hat{j}(\hat{x})+\hat{l}=0$ 与方程 (1.17) 相关的拉格朗日函数在方程 (1.19) 中指定，其中 $\zeta{\hat{i}}, \zeta_{\hat{a}}$ 表示“拉格朗日乘数”和 $\zeta=\left(\zeta_{\hat{i}}, \zeta_{\hat{a}}\right)$
$$
\aleph(\hat{k}, \zeta ; \mu)=\varphi_{\mu}(\hat{k})+\zeta_{\hat{i}}^{\hat{i}} \hat{i}(\hat{x})+\zeta_{\hat{a}}^{\hat{v}}(\hat{a}(\hat{x})+\hat{l})
$$
方程 (1.17) 中的最优状态可以根据方程 (1.20) 指定，其中 $\hat{l}$ 和 $\zeta_{\hat{a}}$ 是非负的， $\hat{Y} \hat{i}$ 和 $\hat{Y} \hat{a}$ 指雅可比矩阵， $\hat{D}$ 和 $\Gamma_{\hat{a}}$ 指出对 角矩阵。
$$
\left[\nabla \hat{h}(\hat{x})+\hat{Y} \hat{i}(\hat{x})^{\hat{v}} \zeta \hat{i}+\hat{Y} \hat{a}(\hat{x})^{\hat{v}} \zeta \hat{a} \hat{D} \Gamma_{\hat{a}} \hat{e}-\mu \hat{e}\right]=\left[\begin{array}{lll}
0 & 0
\end{array}\right]
$$
此外，当前迭代 $(\hat{k}, \zeta)$ 如公式 (1.21) 给出的原始对偶系统中的结果，其中 $\hat{z} \hat{k}=[\dot{z} \hat{x} \hat{z} \hat{l}], \quad \hat{z} \zeta=[\dot{z} \hat{i} \hat{z} \hat{a}]$,
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
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。