计算机代写|机器学习代写machine learning代考|COMP4702

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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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  • 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
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|COMP4702

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Proposed Artificial Dragonfly Algorithm for solving Optimization Problem

In this work, modified ADA is implemented for training the NN classifier. The DA model $[21,23]$ concerns on five factors for updating the location of the dragonfly. They are (i) Control cohesion (ii) Alignment (iii) Separation (iv) Attraction (iv) Distraction. The separation of $r^{t h}$ dragonfly, $M_{r}$ is calculated by Equation (1.24) and here $A$ denotes the current dragonfly position, $A_{s}^{\prime}$ refers to the location of $s^{\text {th }}$ neighbouring dragonfly and $H^{\prime}$ denotes the count of neighboring dragonflies.
$$
M_{r}=\sum_{s=1}^{H^{\prime}}\left(A^{\prime}-A_{s}^{\prime}\right)
$$
The alignment and cohesion are computed by Equation (1.25) and Equation (1.26). In Equation (1.25), $Q_{s}^{\prime}$ refers to the velocity of $s^{\text {th }}$ neighbour dragonfly.
$$
\begin{aligned}
J_{r} &=\frac{\sum_{s=1}^{H^{\prime}} Q_{s}^{\prime}}{H^{\prime}} \
V_{r} &=\frac{\sum_{s=1}^{H^{\prime}} A_{s}^{\prime}}{I I^{\prime}}-A
\end{aligned}
$$
Attraction towards food and distraction to the enemy are illustrated in Equation (1.27) and Equation (1.28). In Equation (1.27), $F v$ refers to the food position and in Equation (1.28), ene denotes the enemy position.
$$
\begin{aligned}
&W_{r}=F o-A^{\prime} \
&Z_{r}=e n e+A^{\prime}
\end{aligned}
$$
The vectors such as position $A^{\prime}$ and $\Delta A^{\prime}$ step are considered here for updating the position of the dragonfly. The step vector $\Delta A^{\prime}$ denotes the moving direction of dragonflies as given in Equation (1.29), in which $q^{\prime}, t^{\prime}$, $v^{\prime}, u^{\prime}, z^{\prime}$ and $\delta$ refers the weights for separation, alignment, cohesion, food factor, enemy factor, and inertia respectively and $l$ denotes to the iteration count.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Result Interpretation

The presentation scrutiny of the implemented model with respect to varied values of $T$ is given by Figures $1.6-1.8$ and $1.9$ for accuracy, sensitivity, specificity, and F1 Score respectively. For instance, from Figure $1.6$ accuracy of $T$ at 97 is high, which is $3.06 \%, 3.06 \%, 8.16 \%$, and $6.12 \%$ better than $T$ at $94,95,98,99$, and 100 when $v^{\prime}$ is $0.2$. From Figure 1.6, the accuracy of the adopted model when $T=95$ is high, which is $8.16 \%, 13.27 \%, 8.16 \%$ and $16.33 \%$ better than $T$ at $97,98,99$ and 100 when $v^{\prime}$ is $0.4$. On considering Figure $1.6$, the accuracy at $T=95$ is high, which is $7.53 \%, 3.23 \%, 3.23 \%$ and $3.23 \%$ better than $T$ at $97,98,99$ and 100 when $v^{\prime}$ is $0.2$. Likewise, from Figure $1.7$, the sensitivity of the adopted scheme when $T=97$ is higher, which is $1.08 \%, 2.15 \%, 1.08 \%$, and $16.13 \%$ better than $T$ at $94,95,98$,99 and 100 when $v^{\prime}$ is $0.9$. Also, from Figure $1.7$, the sensitivity at $T=97$ is more, which is $7.22 \%, 12.37 \%, 7.22 \%$ and $6.19 \%$ better than $T$ at 95,98 , 99 and 100 when $v^{\prime}$ is $0.7$. Moreover, Figure $1.8$ shows the specificity of the adopted model, which revealed better results for all the two test cases. From Figure $1.8$, the specificity of the presented model at $T=95$ is high, which is $3.23 \%, 8.6 \%, 8.6 \%$, and $8.6 \%$ better than $T$ at $97,98,99$ and 100 when $v^{\prime}$ is $0.7$. From Figure 1.8, the specificity of the presented model at $T=99$ is high, which is $13.04 \%, 2.17 \%, 2.17 \%$ and $13.04 \%$ better than $T$ at 95,97 , 98 and 100 when $v^{\prime}$ is $0.6$. From Figure $1.8$, the specificity when $T=99$ is high, which is $21.05 \%, 21.05 \%, 47.37 \%$ and $47.37 \%$ better than $T$ at 95,97 , 98 and 100 when $v^{\prime}$ is $0.7$. The F1-score of the adopted model is revealed by Figure 1.9, which shows betterment for all values of $T$. From Figure $1.9$, the F1-score of the implemented model at $T=95$ is high, which is $3.23 \%, 8.6 \%$, $8.6 \%$ and $8.6 \%$ better than $T$ at $97,98,99$ and 100 when $v^{\prime}$ is $0.4$. From Figure $1.9$, the F1-score at $T=99$ is high, which is $3.23 \%, 8.6 \%, 8.6 \%$ and $8.6 \%$ better than $T$ at $95,97,98$ and 100 when $v^{\prime}$ is $0.4$. Thus, the betterment of the adopted scheme has been validated effectively.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Related Work

A comprehensive review of various DL approaches has been done and existing methods for detecting and diagnosing cancer is discussed.

Siddhartha Bhatia et al. [4], implemented a model to predict the lung lesion from CT scans by using Deep Convolutional Residual techniques. Various classifiers like XGBoost and Random Forest are used to train the model. Preprocessing is done and feature extraction is done by implementing UNet and ResNet models. LIDC-IRDI dataset is utilized for evaluation and $84 \%$ of accuracy is recorded.

A. Asuntha et al. [5], implemented an approach to detect and label the pulmonary nodules. Novel deep learning methods are utilized for the detection of lung nodules. Various feature extraction techniques are used then feature selection is done by applying the Fuzzy Particle Swarm Optimization (FPSO) algorithm. Finally, classification is done by Deep learning methods. FPSOCNN is used to reduce the computational problem of CNN. Further valuation is done on a real-time dataset collected from Arthi Scan Hospital. The experimental analysis determines that the novel FPSOCNN gives the best results compared to other techniques.

Fangzhou Lia et al. [6], developed a 3D deep neural network model which comprises of two modules one is to detect the nodules namely the 3D region proposal network and the other module is to evaluate the cancer probabilities, both the modules use a modified U-net network. 2017 Data Science Bowl competition the proposed model won first prize. The overall model achieved better results in the standard competition of lung cancer classification.

Qing Zeng et al. [7]. implemented three variants of DL algorithms namely, CNN, DNN, and SAE. The proposed models are applied to the $\mathrm{Ct}$ scans for the classification and the model is experimented on the LIDC-IDRI dataset and achieved the best performance with $84.32 \%$ specificity, $83.96 \%$ sensitivity and accuracy is $84.15 \%$.

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机器学习代考

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Proposed Artificial Dragonfly Algorithm for solving Optimization Problem

在这项工作中,实施了修改后的 ADA 来训练 NN 分类器。DA模型 $[21,23]$ 更新蜻蜓位置的五个因素的关注。它们 是 (i) 控制凝聚力 (ii) 对齐 (iii) 分离 (iv) 吸引 (iv) 分心。的分离 $r^{\text {th }}$ 蜻蜓, $M_{r}$ 由公式 (1.24) 计算,这里 $A$ 表示当前蜻蜓位置, $A_{s}^{\prime}$ 指的位置 $s^{\text {th }}$ 邻近的蜻蜓和 $H^{\prime}$ 表示相邻蜻蜓的数量。
$$
M_{r}=\sum_{s=1}^{H^{\prime}}\left(A^{\prime}-A_{s}^{\prime}\right)
$$
对齐和内聚由公式 (1.25) 和公式 (1.26) 计算。在等式 (1.25)中, $Q_{s}^{\prime}$ 指的是速度 $s^{\text {th }}$ 邻居蜻蜓。
$$
J_{r}=\frac{\sum_{s=1}^{H^{\prime}} Q_{s}^{\prime}}{H^{\prime}} V_{r}=\frac{\sum_{s=1}^{H^{\prime}} A_{s}^{\prime}}{I I^{\prime}}-A
$$
方程 (1.27) 和方程 (1.28) 说明了对食物的吸引力和对敌人的分心。在等式 (1.27)中, $F v$ 指食物位置,在方程 (1.28) 中,ene 表示敌人位置。
$$
W_{r}=F o-A^{\prime} \quad Z_{r}=e n e+A^{\prime}
$$
位置等向量 $A^{\prime}$ 和 $\Delta A^{\prime}$ step 在这里被考虑用于更新蜻蜓的位置。步向量 $\Delta A^{\prime}$ 表示如公式 (1.29) 中给出的蜻蜓的移 动方向,其中 $q^{\prime}, t^{\prime}, v^{\prime}, u^{\prime}, z^{\prime}$ 和 $\delta$ 分别指分离、对齐、凝聚、食物因素、敌人因素和惯性的权重, $l$ 表示迭代次数。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Result Interpretation

针对不同值的实施模型的呈现审查 $T$ 由数字给出 $1.6-1.8$ 和 $1.9$ 分别用于准确性、敏感性、特异性和 $F 1$ 分数。例 如,从图1.6精度 $T 97$ 为高,即 $3.06 \%, 3.06 \%, 8.16 \%$ ,和 $6.12 \%$ 好于 $T$ 在 $94,95,98,99,100$ 时 $v^{\prime}$ 是 $0.2$. 从 图 1.6 可以看出,所采用模型的准确率在 $T=95$ 很高,即 $8.16 \%, 13.27 \%, 8.16 \%$ 和 $16.33 \%$ 好于 $T$ 在 $97,98,99$ 和 100 时 $v^{\prime}$ 是 $0.4$. 关于考虑图 $1.6$ ,准确度在 $T=95$ 很高,即 $7.53 \%, 3.23 \%, 3.23 \%$ 和 $3.23 \%$ 好于 $T$ 在 $97,98,99$ 和 100 时 $v^{\prime}$ 是 $0.2$. 同样,从图 $1.7$, 所采用方案的敏感性 $T=97$ 更高,即 $1.08 \%, 2.15 \%, 1.08 \%$ ,和 $16.13 \%$ 好于 $T$ 在 $94,95,98,99$ 和 100 时 $v^{\prime}$ 是 $0.9$. 另外,从图 $1.7$ ,灵敏度在 $T=97$ 更多,即 $7.22 \%, 12.37 \%, 7.22 \%$ 和 $6.19 \%$ 好于 $T$ 在 $95,98 , 99$ 和 100 时 $v^{\prime}$ 是 $0.7$. 此外,图1.8显示了所采用模型的特殊 性,这揭示了所有两个测试用例的更好结果。从图 $1.8$, 所提出模型的特殊性 $T=95$ 很高,即
$3.23 \%, 8.6 \%, 8.6 \%$ ,和 $8.6 \%$ 好于 $T$ 在 $97,98,99$ 和 100 时 $v^{\prime}$ 是 $0.7$. 从图 $1.8$ 可以看出,所呈现模型的特殊性 在 $T=99$ 很高,即 $13.04 \%, 2.17 \%, 2.17 \%$ 和 $13.04 \%$ 好于 $T$ 在 $95,97 , 98$ 和 100 时 $v^{\prime}$ 是 $0.6$. 从图 $1.8$, 时的特 异性 $T=99$ 很高,即 $21.05 \%, 21.05 \%, 47.37 \%$ 和 $47.37 \%$ 好于 $T$ 在 $95,97 , 98$ 和 100 时 $v^{\prime}$ 是 $0.7$. 图 $1.9$ 显示 了所采用模型的 F1 分数,它显示了 $T$. 从图 $1.9$, 实现模型的 F1-score 在 $T=95$ 很高,即 $3.23 \%, 8.6 \%, 8.6 \%$ 和 $8.6 \%$ 好于 $T$ 在 $97,98,99$ 和 100 时 $v^{\prime}$ 是 $0.4$. 从图 $1.9$ , F1 分数在 $T=99$ 很高,即 $3.23 \%, 8.6 \%, 8.6 \%$ 和 $8.6 \%$ 好 于 $T$ 在 $95,97,98$ 和 100 时 $v^{\prime}$ 是 $0.4$. 因此,有效地验证了所采用方案的改进。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Related Work

已经对各种 DL 方法进行了全面审查,并讨论了现有的检测和诊断癌症的方法。

悉达多·巴蒂亚等人。[4],实施了一个模型,通过使用深度卷积残差技术从 CT 扫描中预测肺部病变。XGBoost 和随机森林等各种分类器用于训练模型。通过实现 UNet 和 ResNet 模型完成预处理和特征提取。LIDC-IRDI 数据集用于评估和84%记录准确度。

A. Asuntha 等人。[5],实施了一种检测和标记肺结节的方法。新的深度学习方法用于检测肺结节。使用各种特征提取技术,然后通过应用模糊粒子群优化 (FPSO) 算法完成特征选择。最后,分类是通过深度学习方法完成的。FPSOCNN 用于减少 CNN 的计算问题。对从 Arthi Scan 医院收集的实时数据集进行进一步评估。实验分析确定,与其他技术相比,新型 FPSOCNN 给出了最好的结果。

方舟利亚等人。[6],开发了一个 3D 深度神经网络模型,该模型由两个模块组成,一个是检测结节,即 3D 区域提议网络,另一个模块是评估癌症概率,两个模块都使用修改后的 U-net 网络。2017 年 Data Science Bowl 竞赛提出的模型获得一等奖。整体模型在肺癌分类标准竞赛中取得了较好的成绩。

曾庆等。[7]。实现了 DL 算法的三种变体,即 CNN、DNN 和 SAE。所提出的模型适用于C吨扫描分类,并在 LIDC-IDRI 数据集上对模型进行实验,并通过84.32%特异性,83.96%灵敏度和准确度是84.15%.

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
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SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
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SQL代写各种数据建模与可视化代写

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