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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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- 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|Word Order in Sentences
As mentioned previously, German and Slavic languages allow for a rearrangement of the words in sentences because those languages support declension, which involves modifying the endings of articles and adjectives in accordance with the grammatical function of those words in a sentence (such as the subject, direct object, and indirect object). Those word endings are loosely comparable to prepositions in English, and sometimes they have the same spelling for different grammatical functions. For example, in German, the article den precedes a masculine noun that is a direct object and also a plural noun that is an indirect object: ambiguity can occur if the singular masculine noun has the same spelling in its plural form.
Alternatively, since English is word order dependent, ambiguity can still arise in sentences, which we have learned to parse correctly without any conscious effort.
Groucho Marx often incorporated ambiguous sentences in his dialogues, such as the following paraphrased examples:
“This morning I shot an elephant in my pajamas. How he got into my pajamas I have no idea.”
“In America, a woman gives birth to a child every fifteen minutes. Somebody needs to find that woman and stop her.”
Now consider the following pair of sentences involving a boy, a mountain, and a telescope:
I saw the boy on the mountain with the telescope.
I saw the boy with the telescope on the mountain.
Human speakers interpret both English sentences as having the same meaning; however, arriving at the same interpretation is less obvious from the standpoint of a purely NLP task. Why does this ambiguity in the preceding example not arise in Russian? The reason is simple: the preposition with is associated with the instrumental case in Russian, whereas on is not the instrumental case, and therefore the nouns have suffixes that indicate the distinction.
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Languages and Regional Accents
Accents, slang, and dialects have some common features, but there can be some significant differences. Accents involve modifying the standard pronunciation of words, which can vary significantly in different parts of the same country.
One interesting phenomenon pertains to the southern region of some countries (in the northern hemisphere), which tend to have a more “relaxed” pronunciation compared to the northern region of that country. For example, some people in the southeastern United States speak with a so-called “drawl,” whereas newscasters will often speak with a midwestern pronunciation, which is considered a neutral pronunciation. The same is true of people in Tokyo, who often speak Japanese with a “flat” pronunciation (which is also true of Japanese newscasters on NHK), versus people from the Kansai region (Kyoto, Kobe, and Osaka) of Japan, who vary the tone and emphasis of Japanese words.
Regional accents can also involve modifying the meaning of words in ways that are specific to the region in question. For example, Texans will say “I’m fixing to graduate this year” whereas people from other parts of the United States would say “going” instead of “fixing.” In France, Parisians are unlikely to say Il faut fatiguer la salade (“it’s necessary to toss the salad”), whereas this sentence is much more commonplace in southern France. (The English word “fatigue” is derived from the French verb fatiguer)
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|What about Verbs?
Verbs exist in every written language, and they undergo conjugation that reflects their tense and mood in a sentence. Such languages have an overlapping set of verb tenses, but there are differences. For instance, Portuguese has a future perfect subjunctive, as does Spanish (but it’s almost never used in spoken form), whereas these verb forms do not exist in English. English verb tenses (in the indicative mood) can include:
- present
- present perfect
- present progressive
- present perfect progressive
- preterite (simple past)
- past perfect
- past progressive
- past perfect progressive
- future tense
- future perfect
- future progressive
- future perfect progressive (does not exist in Italian)
Here are some examples of English sentences that illustrate (most of) the preceding verb forms:
- I read a book.
- I have read a book.
- I am reading a book.
- I have been reading a book.
- I read a book.
- I have read a book.
- I had been reading a book.
- I will read a book.
- I will have read a book.
- I will be reading a book.
- At 6 p.m., I will have been reading a book for 3 hours.
Verb moods can be indicative (as shown in the preceding list), subjunctive (discussed soon), and conditional (“I would go but I have work to do”). In English, subjunctive verb forms can include the present subjunctive (“I insist that he do the task”), the past subjunctive (“If I were you”), and the pluperfect subjunctive (“Had I but known …”). Interestingly, Portuguese also provides a future perfect subjunctive verb form; Spanish also has this verb form but it’s never used in conversation.
Interestingly (from a linguistic perspective, at least), there are modern languages, such as Mandarin, that have only one verb tense: they rely on other words in a sentence (such as time adverbs or aspect particles) to convey the time frame. Such languages would express the present, the past, and the future in a form that is comparable to the following:
- “I read a book now.”
- “I read a book yesterday.”
- “I read a book tomorrow.”
NLP代考
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Word Order in Sentences
如前所述，德语和斯拉夫语言允许重新排列句子中的单词，因为这些语言支持变格，这涉及根据句子中这些单词的语法功能（例如主语，直接宾语和间接宾语）。这些词尾与英语中的介词大致相当，有时它们对于不同的语法功能具有相同的拼写。例如，在德语中，冠词 den 在作为直接宾语的阳性名词和作为间接宾语的复数名词之前：如果单数阳性名词在其复数形式中具有相同的拼写，则会出现歧义。
或者，由于英语依赖于词序，句子中仍然会出现歧义，我们已经学会了在没有任何有意识的努力下正确解析。
格鲁乔·马克思经常在他的对话中加入模棱两可的句子，例如以下转述的例子：
“今天早上我穿着睡衣射了一头大象。我不知道他是怎么穿上我的睡衣的。”
“在美国，每十五分钟就有一个女人生一个孩子。需要有人找到那个女人并阻止她。”
现在考虑以下涉及男孩、山和望远镜的句子：
我看到山上的男孩拿着望远镜。
我在山上看到那个拿着望远镜的男孩。
人类说话者将两个英语句子解释为具有相同的含义；然而，从纯粹的 NLP 任务的角度来看，得出相同的解释并不那么明显。为什么前面例子中的这种歧义在俄语中没有出现？原因很简单：在俄语中，介词with与器格有关，而on不是器格，因此名词带有表示区别的后缀。
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Languages and Regional Accents
口音、俚语和方言具有一些共同特征，但也可能存在一些显着差异。口音涉及修改单词的标准发音，这在同一国家的不同地区可能会有很大差异。
一个有趣的现象与一些国家的南部地区（北半球）有关，与该国的北部地区相比，这些地区的发音往往更“轻松”。例如，美国东南部的一些人用所谓的“拖长”说话，而新闻播音员通常会用中西部发音说话，这被认为是中性发音。东京人的情况也是如此，他们说日语时经常带有“扁平”的发音（NHK 上的日本新闻播音员也是如此），而日本关西地区（京都、神户和大阪）的人则各不相同日语单词的语气和重点。
地区口音还可能涉及以特定于相关地区的方式修改单词的含义。例如，德州人会说“我准备今年毕业”，而美国其他地区的人会说“去”而不是“固定”。在法国，巴黎人不太可能说 Il faut faker la Salade（“必须扔沙拉”），而这句话在法国南部更为常见。（英文单词“fatigue”来源于法语动词failer）
机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|What about Verbs?
动词存在于每一种书面语言中，它们经过变位反应，反映了句子中的时态和情绪。这些语言有一组重叠的动词时态，但也有区别。例如，葡萄牙语有一个将来完成的虚拟语气，西班牙语也是如此（但它几乎从未以口语形式使用），而这些动词形式在英语中不存在。英语动词时态（指示语气）可以包括：
- 当下
- 现在完美
- 现在进行
- 现在完成进行时
- preterite （简单过去）
- 过去完成时
- 过去进步
- 过去完成进行时
- 将来时
- 未来完美
- 未来进步
- 将来完成进行时（意大利语中不存在）
以下是一些说明（大部分）上述动词形式的英语句子示例：
- 我读了一本书。
- 我读过一本书。
- 我正在读一本书。
- 我一直在看书。
- 我读了一本书。
- 我读过一本书。
- 我一直在看书。
- 我会读一本书。
- 我会读一本书。
- 我会读一本书。
- 下午 6 点，我会读 3 个小时的书。
动词语气可以是指示性的（如前面的列表所示）、虚拟语气（很快会讨论）和条件性的（“我会去，但我有工作要做”）。在英语中，虚拟语气动词形式可以包括现在虚拟语气（“我坚持他做任务”）、过去虚拟语气（“如果我是你”）和过去完成虚拟语气（“如果我知道……”）。有趣的是，葡萄牙语还提供了将来完成的虚拟语气动词形式；西班牙语也有这种动词形式，但从未在对话中使用。
有趣的是（至少从语言学的角度来看），有些现代语言，例如普通话，只有一个动词时态：它们依靠句子中的其他词（例如时间副词或方面助词）来传达时间框架。此类语言将以类似于以下的形式表达现在、过去和未来：
- “我现在读了一本书。”
- “我昨天看了一本书。”
- “我明天看书。”
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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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