如果你也在 怎样代写深度学习deep learning这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。
深度学习是机器学习的一个子集，它本质上是一个具有三层或更多层的神经网络。这些神经网络试图模拟人脑的行为–尽管远未达到与之匹配的能力–允许它从大量数据中 “学习”。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写深度学习deep learning方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写深度学习deep learning代写方面经验极为丰富，各种代写深度学习deep learning相关的作业也就用不着说。
我们提供的深度学习deep learning及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- 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
机器学习代写|深度学习project代写deep learning代考|DEEP LEARNING APPROACHES FOR THE PREDICTION oF BREAST CANCER
Breast cancer is a type of cancer that develops in the cells of the breast and is a fairly prevalent disease in women. Breast cancer, like lung cancer, is a life-threatening condition for women. A promising and significant tool is automated computer technologies, particularly machine learning, to facilitate and improve medical analysis and diagnosis. Due to the great dimensionality and complexity of this data, cancer diagnosis using gene expression data remains a challenge. There is still ambiguity in the clinical diagnosis of cancer and the identification of tumor-specific markers, despite decades of study. In this study, we discuss various feature extraction techniques on different kinds of datasets. We also discuss various deep learning approaches for cancer detection and the identification of genes important for breast cancer diagnosis.
Cancer is a deadly disease. According to a survey, thousands of people die due to cancer every year. It is the largest cause of death in the world. It is basically a disease in which there is abnormal growth of body cells which spreads to different parts of the body. If this disease is detected in the initial stage, then this disease can be cured. Cancer basically develops due to cell growth. It originates in one part of the body and has the ability to penetrate various organs. Possible symptoms of cancer are lumps, prolonged cough, abnormal bleeding, exercise weight gain etc. Tumors are formed by most malignancies, but not all tumors are malignant. Tumors do not spread to all parts of the body. It is an abnormal growth of body tissue-when abnormal cells are stored somewhere in the body, a group of tissues is formed, which we call a tumor. These cells continue to grow abnormally and add more and more cells to their group, irrespective of the body’s desire. These tumor cells are solid and fluid-filled. That process takes the form of growing cancer. This is known as metastasis. Cancer metastases are the leading cause of death-Carcinoma, melanoma, leukemia sarcoma and lymphoma are the most common cancers. Carcinomas arise in the skin, lungs, breasts, pancreas and other organs and glands. Lymphomas are lymphocyte malignancies. Leukemia [6] is a type of blood cancer. Melanomas are malignancies that develop in the cells that produce skin pigment. Breast cancer mainly occurs in women, but it is not that men cannot fall prey to it.
机器学习代写|深度学习project代写deep learning代考|RELATED WORK
A support vector machine (SVM) with a dot-product kernel was utilised. Sahiner et al. [2] devised a method for extracting speculation and circumscribing margin features. Both features were quite accurate in describing bulk margins using BI-RADS descriptors. Weatherall et al. [4] proposed a method with a score of $0.93$. The tumour size correlation coefficient between MRI and pathologic analysis was the best. When compared to histologic measurement, the correlation coefficients for physical exam and x-ray mammography (available for 17 patients) were $0.72$ and $0.63$, respectively. The MRI accuracy was unaffected by the extent of cancer residua. To see how well different imaging modalities might reliably describe the extent of a breast cancer whose location was already established. As a result, data on 20 post-chemotherapy breast cancer patients aged 32 to 66 years old was collected retrospectively. Yeung et al. [5] proposed to determine the estimations of residual tumour via each modality; the preoperative clinical and imaging records were evaluated. These results were compared to the pathologist’s report’s histologic measurements of the live tumour. Because of the enormous number of genes, the high quantity of noise in gene expression data, and the complexity of biological networks, it is necessary to thoroughly evaluate the raw data and utilise the relevant gene subsets. Other approaches, such as principal component analysis (PCA), have been proposed for reducing the dimensionality of expression profiles in order to help group important genes in the context of expression profiles. Bengio et al. [6] proposed Auto encoders are strong and adaptable because they extract both linear and nonlinear connections from input data. As opposed to decreasing the dimension in one step, the SDAE encoder reduces the dimensionality of the gene expression data stack by stack, resulting in less information loss. Golub et al. [8] present microarray or RNA-seq data are thoroughly explored as a classification and grouping of gene expression. Using gene expression profiles and supervised learning algorithms, numerous ways for classifying cancer cells and healthy cells have been developed. In the analysis of leukaemia cancer cells, a self-organizing map (SOM). The phases depicted in Figure 1 are followed by the majority of image processing algorithms. The screen film mammographic images must be scanned before they can be processed. One of the advantages of digital mammography is that the picture can be processed immediately. The first stage in image processing is picture pre-processing. To reduce noise and improve image quality, it must be conducted on digitised pictures. The majority of digital mammogram pictures are of high quality. If the picture is an MLO view, removing the backdrop region and the pectoral muscle from the breast area is also part of the pre-processing stage. The objective of the segmentation procedure is to discover areas of suspicious interest (ROIs), including abnormalities. In the feature extraction process, the features are computed from the attributes of the region of interest. A significant difficulty in algorithm design is the feature selection step, in which the best collection of features is chosen for preventing false positives and identifying lesion types. Choosing a smaller feature subset that delivers the highest value for a classifier performance function is referred to as feature selection. Finally, the classification stage reduces false positives and categorises lesions based on predetermined criteria.
机器学习代写|深度学习project代写deep learning代考|FEATURE EXTRACTION TECHNIQUES
In the field of computer vision or image analysis, features play an important role in identifying useful information. The component picture is subjected to several picture pre-processing techniques, such as binarization, normalisation, thresholding, scaling, and so on, before picture feature extraction.
Feature extraction is the process of decreasing the amount of resources needed to explain a huge amount of data. One of the primary issues in completing complicated data analysis is the number of variables involved. GF (General features) and DSF (domain-specific features) are two types of features. FE approaches like statistical approaches can be used to extract some aspects that are not clearly recognised.
First order statistics (FOS), Gray Level Run Length Matrix (GLRLM), Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), Neighbourhood Gray Tone Difference Matrix (NGTDM), and Statistical Feature Matrix are all examples of this (SFM). As illustrated in Table 2, signal processing FE approaches include law mask features, whereas transform domain approaches include Gabor wavelet, Fourier Power Spectrum (FPS) features, and discrete wavelet transform.
深度学习代写
机器学习代写|深度学习project代写deep learning代考|DEEP LEARNING APPROACHES FOR THE PREDICTION oF BREAST CANCER
乳腺癌是一种在乳房细胞中发展的癌症，是一种在女性中相当普遍的疾病。与肺癌一样，乳腺癌对女性来说是一种危及生命的疾病。一种有前途的重要工具是自动化计算机技术，特别是机器学习，以促进和改进医学分析和诊断。由于这些数据的大维度和复杂性，使用基因表达数据进行癌症诊断仍然是一个挑战。尽管进行了数十年的研究，但在癌症的临床诊断和肿瘤特异性标志物的鉴定方面仍然存在歧义。在这项研究中，我们讨论了不同类型数据集上的各种特征提取技术。我们还讨论了用于癌症检测的各种深度学习方法以及对乳腺癌诊断重要的基因的识别。
癌症是一种致命的疾病。根据一项调查，每年有数千人死于癌症。它是世界上最大的死亡原因。它基本上是一种身体细胞异常生长并扩散到身体不同部位的疾病。如果在初期发现这种疾病，那么这种疾病是可以治愈的。癌症基本上是由于细胞生长而发展起来的。它起源于身体的某一部位，具有穿透各种器官的能力。癌症的可能症状是肿块、长时间咳嗽、异常出血、运动体重增加等。肿瘤是由大多数恶性肿瘤形成的，但并非所有肿瘤都是恶性的。肿瘤不会扩散到身体的所有部位。是身体组织的异常生长——当异常细胞储存在身体某处时，就形成了一组组织，我们称之为肿瘤。这些细胞继续异常生长，并在它们的组中添加越来越多的细胞，而不管身体的愿望如何。这些肿瘤细胞是固体和充满液体的。这个过程以癌症生长的形式出现。这被称为转移。癌症转移是导致死亡的主要原因——癌症、黑色素瘤、白血病肉瘤和淋巴瘤是最常见的癌症。癌发生在皮肤、肺、乳房、胰腺和其他器官和腺体中。淋巴瘤是淋巴细胞恶性肿瘤。白血病 [6] 是一种血癌。黑色素瘤是在产生皮肤色素的细胞中发展的恶性肿瘤。乳腺癌主要发生在女性身上，但并不是男性不能成为它的牺牲品。这个过程以癌症生长的形式出现。这被称为转移。癌症转移是导致死亡的主要原因——癌症、黑色素瘤、白血病肉瘤和淋巴瘤是最常见的癌症。癌发生在皮肤、肺、乳房、胰腺和其他器官和腺体中。淋巴瘤是淋巴细胞恶性肿瘤。白血病 [6] 是一种血癌。黑色素瘤是在产生皮肤色素的细胞中发展的恶性肿瘤。乳腺癌主要发生在女性身上，但并不是男性不能成为它的牺牲品。这个过程以癌症生长的形式出现。这被称为转移。癌症转移是导致死亡的主要原因——癌症、黑色素瘤、白血病肉瘤和淋巴瘤是最常见的癌症。癌发生在皮肤、肺、乳房、胰腺和其他器官和腺体中。淋巴瘤是淋巴细胞恶性肿瘤。白血病 [6] 是一种血癌。黑色素瘤是在产生皮肤色素的细胞中发展的恶性肿瘤。乳腺癌主要发生在女性身上，但并不是男性不能成为它的牺牲品。白血病 [6] 是一种血癌。黑色素瘤是在产生皮肤色素的细胞中发展的恶性肿瘤。乳腺癌主要发生在女性身上，但并不是男性不能成为它的牺牲品。白血病 [6] 是一种血癌。黑色素瘤是在产生皮肤色素的细胞中发展的恶性肿瘤。乳腺癌主要发生在女性身上，但并不是男性不能成为它的牺牲品。
机器学习代写|深度学习project代写deep learning代考|RELATED WORK
使用了具有点积内核的支持向量机 (SVM)。Sahiner 等人。[2] 设计了一种提取投机和限制边际特征的方法。这两个特征在使用 BI-RADS 描述符描述批量边距时都非常准确。韦瑟尔等人。[4] 提出了一种得分为0.93. MRI与病理分析的肿瘤大小相关系数最好。与组织学测量相比，体格检查和 X 射线乳房 X 线摄影（17 名患者可用）的相关系数为0.72和0.63， 分别。MRI 的准确性不受癌症残留范围的影响。看看不同的成像方式如何可靠地描述已经确定位置的乳腺癌的程度。因此，回顾性收集了 20 名年龄在 32 至 66 岁的化疗后乳腺癌患者的数据。杨等人。[5] 提出通过每种方式确定残留肿瘤的估计值；评估术前临床和影像学记录。这些结果与病理学家报告的活肿瘤组织学测量结果进行了比较。由于基因数量庞大，基因表达数据中的大量噪声以及生物网络的复杂性，有必要对原始数据进行彻底评估并利用相关基因子集。其他方法，例如主成分分析（PCA），已被提议用于降低表达谱的维数，以帮助在表达谱的背景下对重要基因进行分组。本吉奥等人。[6] 提出的自动编码器强大且适应性强，因为它们从输入数据中提取线性和非线性连接。与一步降低维度相反，SDAE 编码器逐层降低基因表达数据的维度，从而减少信息丢失。戈卢布等人。[8] 目前的微阵列或 RNA-seq 数据被彻底探索为基因表达的分类和分组。使用基因表达谱和监督学习算法，已经开发出多种分类癌细胞和健康细胞的方法。在白血病癌细胞的分析中，自组织图（SOM）。图 1 中描述的阶段之后是大多数图像处理算法。必须先扫描屏幕胶片乳房 X 线图像，然后才能对其进行处理。数字乳腺摄影的优点之一是可以立即处理图片。图像处理的第一阶段是图片预处理。为了降低噪声和提高图像质量，必须对数字化图片进行。大多数数字乳房 X 线照片都是高质量的。如果图片是 MLO 视图，去除背景区域和胸部区域的胸肌也是预处理阶段的一部分。分割过程的目标是发现可疑区域（ROI），包括异常。在特征提取过程中，这些特征是从感兴趣区域的属性中计算出来的。算法设计的一个重大困难是特征选择步骤，其中选择最佳特征集合以防止误报和识别病变类型。选择为分类器性能函数提供最高值的较小特征子集称为特征选择。最后，分类阶段减少误报并根据预定标准对病变进行分类。选择为分类器性能函数提供最高值的较小特征子集称为特征选择。最后，分类阶段减少误报并根据预定标准对病变进行分类。选择为分类器性能函数提供最高值的较小特征子集称为特征选择。最后，分类阶段减少误报并根据预定标准对病变进行分类。
机器学习代写|深度学习project代写deep learning代考|FEATURE EXTRACTION TECHNIQUES
在计算机视觉或图像分析领域，特征在识别有用信息方面起着重要作用。在提取图片特征之前，对分量图片进行了多种图片预处理技术，例如二值化、归一化、阈值化、缩放等。
特征提取是减少解释大量数据所需资源的过程。完成复杂数据分析的主要问题之一是涉及的变量数量。GF（General features）和 DSF（domain-specific features）是两种类型的功能。FE 方法（如统计方法）可用于提取一些未明确识别的方面。
一阶统计 (FOS)、灰度游程长度矩阵 (GLRLM)、灰度共生矩阵 (GLCM)、邻域灰度色调差矩阵 (NGTDM) 和统计特征矩阵都是此 (SFM) 的示例。如表 2 所示，信号处理 FE 方法包括规律掩码特征，而变换域方法包括 Gabor 小波、傅里叶功率谱 (FPS) 特征和离散小波变换。
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。
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。