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自然语言处理（NLP）是指计算机程序理解人类语言的能力，因为它是口头和书面的，被称为自然语言。它是人工智能（AI）的一个组成部分。
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我们提供的自然语言处理NLP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|自然语言处理代写NLP代考|Missing Data
How you decide to handle missing data depends on the specific dataset. Here are some ways to handle missing data (the first three techniques are manual techniques, and the other techniques are algorithms):
- replace missing data with the mean/median/mode value
- infer (“impute”) the value for missing data
- delete rows with missing data
- isolation forest (tree-based algorithm)
- minimum covariance determinant
- local outlier factor
- one-class SVM (Support Vector Machines)
In general, replacing a missing numeric value with zero is a risky choice: this value is obviously incorrect if the values of a feature are between 1,000 and 5,000 . For a feature that has numeric values, replacing a missing value with the average value is better than the value zero (unless the average equals zero); also consider using the median value. For categorical data, consider using the mode to replace a missing value.
If you are not confident that you can impute a “reasonable” value, consider dropping the row with a missing value, and then train a model with the imputed value and also with the deleted row.
One problem that can arise after removing rows with missing values is that the resulting dataset is too small. In this case, consider using SMOTE, which is discussed later in this chapter, in order to generate synthetic data.
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Anomalies and Outliers
In simplified terms, an outlier is an abnormal data value that is outside the range of “normal” values. For example, a person’s height in centimeters is typically between 30 centimeters and 250 centimeters. Hence, a data point (e.g., a row of data in a spreadsheet) with a height of 5 centimeters or a height of 500 centimeters is an outlier. The consequences of these outlier values are unlikely to involve a significant financial or physical loss (though they could adversely affect the accuracy of a trained model).
Anomalies are also outside the “normal” range of values (just like outliers), and they are typically more problematic than outliers: anomalies can have more severe consequences than outliers. For example, consider the scenario in which someone who lives in California suddenly makes a credit
card purchase in New York. If the person is on vacation (or a business trip), then the purchase is an outlier (it’s outside the typical purchasing pattern), but it’s not an issue. However, if that person was in California when the credit card purchase was made, then it’s most likely to be credit card fraud, as well as an anomaly.
Unfortunately, there is no simple way to decide how to deal with anomalies and outliers in a dataset. Although you can drop rows that contain outliers, keep in mind that doing so might deprive the dataset-and therefore the trained model – of valuable information. You can try modifying the data values (described as follows), but again, this might lead to erroneous inferences in the trained model. Another possibility is to train a model with the dataset that contains anomalies and outliers, and then train a model with a dataset from which the anomalies and outliers have been removed. Compare the two results and see if you can infer anything meaningful regarding the anomalies and outliers.
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Outlier Detection
Although the decision to keep or drop outliers is your decision to make, there are some techniques available that help you detect outliers in a dataset. This section contains a short list of some techniques, along with a very brief description and links for additional information.
Perhaps trimming is the simplest technique (apart from dropping outliers), which involves removing rows whose feature value is in the upper $5 \%$ range or the lower $5 \%$ range. Winsorizing the data is an improvement over trimming: set the values in the top $5 \%$ range equal to the maximum value in the 95 th percentile, and set the values in the bottom $5 \%$ range equal to the minimum in the 5th percentile.
The Minimum Covariance Determinant is a covariance-based technique, and a Python-based code sample that uses this technique is available online:
https://scikit-learn.org/stable/modules/outlier_detection.html.
The Local Outlier Factor (LOF) technique is an unsupervised technique that calculates a local anomaly score via the kNN (k Nearest Neighbor) algorithm. Documentation and short code samples that use LOF are available online:
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors. LocalOutlierFactor.html.
Two other techniques involve the Huber and the Ridge classes, both of which are included as part of Sklearn. The Huber error is less sensitive to
outliers because it’s calculated via the linear loss, similar to the MAE (Mean Absolute Error). A code sample that compares Huber and Ridge is available online:
https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_huber_ ts_ridge.html.
You can also explore the Theil-Sen estimator and RANSAC, which are “robust” against outliers:
https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_theilsen. html and
https://en.wikipedia.org/wiki/Random_sample_consensus.
Four algorithms for outlier detection are discussed at the following site:
https://www.kdnuggets.com/2018/12/four-techniques-outlier-detection. html.
One other scenario involves “local” outliers. For example, suppose that you use kMeans (or some other clustering algorithm) and determine that a value is an outlier with respect to one of the clusters. While this value is not necessarily an “absolute” outlier, detecting such a value might be important for your use case.
NLP代考
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Missing Data
您决定如何处理缺失数据取决于具体的数据集。以下是一些处理缺失数据的方法（前三种技术是手动技术，其他技术是算法）：
- 用均值/中值/众数替换缺失数据
- 推断（“估算”）缺失数据的值
- 删除缺少数据的行
- 隔离森林（基于树的算法）
- 最小协方差行列式
- 局部异常因子
- 一类 SVM（支持向量机）
一般来说，用零替换缺失的数值是一种冒险的选择：如果特征的值介于 1,000 和 5,000 之间，这个值显然是不正确的。对于具有数值的特征，用平均值代替缺失值优于零值（除非平均值等于零）；还可以考虑使用中值。对于分类数据，请考虑使用众数替换缺失值。
如果您不确定是否可以估算“合理”值，请考虑删除缺失值的行，然后使用估算值和删除的行训练模型。
删除具有缺失值的行后可能出现的一个问题是生成的数据集太小。在这种情况下，考虑使用本章稍后讨论的 SMOTE 来生成合成数据。
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Anomalies and Outliers
简而言之，异常值是超出“正常”值范围的异常数据值。例如，一个人的身高（以厘米计）通常在 30 厘米到 250 厘米之间。因此，高度为5厘米或高度为500厘米的数据点（例如电子表格中的一行数据）是异常值。这些异常值的后果不太可能涉及重大的财务或物理损失（尽管它们可能会对训练模型的准确性产生不利影响）。
异常也在“正常”值范围之外（就像异常值一样），它们通常比异常值更成问题：异常可能比异常值产生更严重的后果。例如，考虑一个住在加利福尼亚的人突然获得信用的场景
在纽约买卡。如果这个人正在度假（或出差），那么购买是异常值（它超出了典型的购买模式），但这不是问题。但是，如果该人在购买信用卡时在加利福尼亚，那么很可能是信用卡欺诈以及异常情况。
不幸的是，没有简单的方法来决定如何处理数据集中的异常和异常值。尽管您可以删除包含异常值的行，但请记住，这样做可能会剥夺数据集（因此训练模型）的有价值信息。您可以尝试修改数据值（如下所述），但同样，这可能会导致训练模型中的错误推断。另一种可能性是使用包含异常和异常值的数据集训练模型，然后使用已删除异常和异常值的数据集训练模型。比较这两个结果，看看您是否可以推断出有关异常和异常值的任何有意义的信息。
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Outlier Detection
尽管保留或删除异常值是您自己的决定，但有一些技术可以帮助您检测数据集中的异常值。本节包含一些技术的简短列表，以及非常简短的描述和附加信息的链接。
也许修剪是最简单的技术（除了丢弃异常值），它涉及删除特征值在 $5 \%$ 上限或 $5 \%$ 下限范围内的行。Winsorizing 数据是对修剪的改进：将顶部 $5 \%$ 范围内的值设置为等于第 95 个百分位数的最大值，并将底部 $5 \%$ 范围内的值设置为等于第 5 个百分位数的最小值百分位。5%范围或较低的5%范围。Winsorizing 数据是对修剪的改进：将前5%范围内的值设置为等于第 95 个百分位数中的最大值，并将底部5%范围内的值设置为等于第 5 个百分位数中的最小值。
最小协方差行列式是一种基于协方差的技术，使用此技术的基于 Python 的代码示例可在线获得：
https://scikit-learn.org/stable/modules/outlier_detection.html。
局部异常因子 (LOF) 技术是一种无监督技术，通过 kNN（k 最近邻）算法计算局部异常分数。使用 LOF 的文档和短代码示例可在线获取：
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors。LocalOutlierFactor.html。
另外两种技术涉及 Huber 和 Ridge 类，它们都包含在 Sklearn 中。Huber 误差对
异常值，因为它是通过线性损失计算的，类似于 MAE（平均绝对误差）。在线提供了一个比较 Huber 和 Ridge 的代码示例：
https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_huber_ts_ridge.html。
您还可以探索 Theil-Sen 估计器和 RANSAC，它们对异常值“稳健”：
https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_theilsen。html 和
https://en.wikipedia.org/wiki/Random_sample_consensus。
以下站点讨论了四种异常值检测算法：
https://www.kdnuggets.com/2018/12/four-techniques-outlier-detection。html。
另一种情况涉及“本地”异常值。例如，假设您使用 kMeans（或其他一些聚类算法）并确定某个值相对于其中一个聚类是异常值。虽然此值不一定是“绝对”异常值，但检测此类值可能对您的用例很重要。
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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。
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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。