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机器学习是人工智能（AI）和计算机科学的一个分支，主要是利用数据和算法来模仿人类的学习方式，逐步提高其准确性。
机器学习是不断增长的数据科学领域的一个重要组成部分。通过使用统计方法，算法被训练来进行分类或预测，在数据挖掘项目中发现关键的洞察力。这些洞察力随后推动了应用程序和业务的决策，最好是影响关键的增长指标。随着大数据的不断扩大和增长，市场对数据科学家的需求将增加，需要他们协助确定最相关的业务问题，随后提供数据来回答这些问题。
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- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等楖率论
- 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
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|Feature extraction
Feature extraction, also called feature selection or feature engineering, is one of the most important tasks to find hidden knowledge or business insides. In machine learning, rarely is the whole initial data set that was collected used as input for a learning algorithm. Instead, the initial data set is reduced to a subset of data that is expected to be useful and relevant for the subsequent machine learning tasks. Feature extraction is the process of selecting values from the initial data set. Features are distinctive properties of the input data and are representative descriptive attributes. In literature, there is often a distinction between feature selection and feature extraction [43]. Feature selection means reducing the feature set into a smaller feature set or into smaller feature sets, because not all features are useful for a specific task. Feature extraction means converting the original feature set into a new feature set that can perform a data mining task better or faster. Here, we treat feature extraction and feature selection interchangeably. Feature selection and, as mentioned before, generally data pre-processing is highly domain specific, whereas machine learning algorithms are not. Feature selection is also independent of the machine learning algorithm used.
Features do not need to be directly observable. For instance, a large set of directly observable features might be reduced using dimensionality reduction techniques into a smaller set of indirectly observable features, also called latent variables or hidden variables. Feature extrac-
tion can be seen as a form of dimensionality reduction. Often features are weighted, so that not every feature contributes equally to the result. Usually the weights are presented to the learner in a separate vector.
A sample feature extraction task is word frequency counting. For instance, reviews of a consumer product contain certain words more often if they are positive or negative. A positive review of a new car typically contains words such as “good”, “great”, “excellent” more often than negative reviews. Here, feature extraction means defining the words to count and counting the number of times a positive or negative word is used in the review. The resulting feature vector is a list of words with their frequencies. A feature vector is an n-dimensional vector of numerical features, so the actual word is not part of the feature vector itself. The feature vector can contain the hash of the word as shown in Figure $3.1$, or the word is recognized by its index, the position in the vector.
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|Sampling
Data sampling is the process of selecting a data subset, since analyzing the whole data set is often too expensive. Sampling reduces the number of instances to a subset that is processed instead of the whole data set. Samples can be selected randomly so every instance has the same probability to be selected. The selection process should guarantee that the sample is representative of the distribution that governs the data, thereby ensuring that results obtained on the sample are close to ones obtained on the whole data set [43].
There are different ways data can be sampled. When using random sampling, each instance has the same probability to be selected. Using random sampling, an instance can be selected several times. If the randomly selected instance is removed from the data set, we end up with no duplicates in the sample.
Another sampling method uses stratification. Stratification is used to avoid overrepresentation of a class label in the sample and provide a sample with an even distribution of labels. For instance, a sample might contain an overrepresentation of male or female instances. Stratification first divides the data in homogeneous subgroups before sampling. The subgroups should be mutually exclusive. Instead of using the whole population, it is divided into subpopulations (stratum), a bin with female and a bin with male instances. Then, an even number of samples is selected randomly from each bin. We end up with a stratified random sample with an even distribution of female and male instances. Stratification is also often used when dividing the data set into a training and testing subset. Both data sets should have an even distribution of the features, otherwise the evaluation of the trained learner might give flawed results.
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考| Data transformation
Raw data often needs to be transformed. There are many reasons why data needs to be transformed. For instance, numbers might be represented as strings in a raw data set and need to be transformed into integers or doubles to be included into a feature vector. Another reason might be the wrong unit. For instance, Fahrenheit needs to be converted into Celsius, or inch needs to be converted into metric.
Sometimes the data structure has to be transformed. Data in JSON (JavaScript Object Notation) format might have to be transformed into XML (Extensible Markup Language) format. In this case, data mapping has to be transformed since the metadata might be different in the JSON and XML file. For instance, in the source JSON file names might be denoted by “first name”, “last name” whereas in the XML it is called “given name” and “family name”. Data transformation is almost always needed in one or another form, especially if the data has more than one source.
机器学习代写
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|Feature extraction
特征提取，也称为特征选择或特征工程，是寻找隐藏知识或业务内部的最重要任务之一。在机器学习中，很少将收集的整个初始数据集用作学习算法的输入。相反，初始数据集被缩减为预期对后续机器学习任务有用且相关的数据子集。特征提取是从初始数据集中选择值的过程。特征是输入数据的独特属性，是具有代表性的描述性属性。在文献中，特征选择和特征提取之间经常存在区别[43]。特征选择意味着将特征集减少为更小的特征集或更小的特征集，因为并非所有功能都对特定任务有用。特征提取意味着将原始特征集转换为可以更好或更快地执行数据挖掘任务的新特征集。在这里，我们可以互换地处理特征提取和特征选择。如前所述，特征选择和一般数据预处理是高度特定于领域的，而机器学习算法则不是。特征选择也独立于所使用的机器学习算法。
特征不需要是直接可观察的。例如，可以使用降维技术将大量可直接观察到的特征减少为较小的一组间接可观察到的特征，也称为潜在变量或隐藏变量。特征提取-
化可以看作是降维的一种形式。通常对特征进行加权，因此并非每个特征对结果的贡献都相同。通常，权重以单独的向量呈现给学习者。
一个样本特征提取任务是词频计数。例如，对消费品的评论会更频繁地包含某些词，无论它们是正面的还是负面的。对新车的正面评价通常包含“好”、“很棒”、“优秀”等词，而不是负面评价。这里，特征提取是指定义要计数的单词并计算评论中使用正面或负面单词的次数。生成的特征向量是带有频率的单词列表。特征向量是数值特征的 n 维向量，因此实际单词不是特征向量本身的一部分。特征向量可以包含单词的哈希，如图3.1，或者这个词是通过它的索引来识别的，即向量中的位置。
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|Sampling
数据采样是选择数据子集的过程，因为分析整个数据集通常过于昂贵。抽样将实例的数量减少到要处理的子集，而不是整个数据集。可以随机选择样本，因此每个实例都有相同的被选择概率。选择过程应保证样本能够代表支配数据的分布，从而确保在样本上获得的结果与在整个数据集上获得的结果接近 [43]。
可以采用不同的方式对数据进行采样。当使用随机抽样时，每个实例都有相同的概率被选中。使用随机抽样，可以多次选择一个实例。如果从数据集中删除随机选择的实例，我们最终在样本中没有重复。
另一种抽样方法使用分层。分层用于避免样本中类标签的过度表示，并为样本提供标签的均匀分布。例如，一个样本可能包含过多的男性或女性实例。分层首先在抽样之前将数据划分为同质子组。子组应该是互斥的。它不是使用整个种群，而是分为子种群（层），一个包含女性实例的 bin 和一个包含男性实例的 bin。然后，从每个 bin 中随机选择偶数个样本。我们最终得到一个分层随机样本，其中女性和男性实例分布均匀。在将数据集划分为训练和测试子集时，也经常使用分层。两个数据集都应该具有均匀分布的特征，
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考| Data transformation
原始数据通常需要转换。需要转换数据的原因有很多。例如，数字可能在原始数据集中表示为字符串，需要转换为整数或双精度才能包含到特征向量中。另一个原因可能是错误的单位。例如，华氏需要转换成摄氏度，或者英寸需要转换成公制。
有时必须转换数据结构。JSON（JavaScript 对象表示法）格式的数据可能必须转换为 XML（可扩展标记语言）格式。在这种情况下，必须转换数据映射，因为 JSON 和 XML 文件中的元数据可能不同。例如，在源 JSON 文件中，文件名可能用“名字”、“姓氏”表示，而在 XML 中则称为“给定名称”和“姓氏”。几乎总是需要以一种或另一种形式进行数据转换，尤其是在数据具有多个来源的情况下。
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随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
贝叶斯方法代考
贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。
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。
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机器学习代写
随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。
多元统计分析代考
基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量
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。