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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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我们提供的机器学习Machine 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|Normalization, discretization and aggregation
Normalization can mean different things in statistics. It can mean transforming data, that has been measured at different scales into a common scale. Using machine learning algorithms, numeric features are often scaled into a range from 0 to 1 . Normalization can also include averaging of values, e.g., calculating the means of a time series of data over specific time periods, such as hourly or daily means. Sometimes, the whole probability distribution is aligned as part of the normalization process.
Discretization means transferring continuous values into discrete values. The process of converting continuous features to discrete ones and deciding the continuous range that is being assigned to a discrete
value is called discretization [43]. For instance, sensor values in a smart building in an Internet of Things (IoT) setting, such as temperature or humidity sensors, are delivering continuous measurements, whereas only values every minute might be of interest. An other example is the age of online shoppers, which are continuous and can be discretized into age groups such as “young shoppers”, “adult shoppers” and “senior shoppers”.
Data aggregation means combining several feature values in one. For instance, going back to our Internet of Things example, a single temperature measurement might not be relevant but the combined temperature values of all temperature sensors in a room might be more useful to get the full picture of the state of a room.
Data aggregation is a very common pre-processing task. Among the many reasons to aggregate data are the lack of computing power to process all values, to reduce variance and noise and to diminish distortion.
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|Entity resolution
Entity resolution, also called record linkage, is a fundamental problem in data mining and is central for data integration and data cleaning. Entity resolution is the problem of identifying records that refer to the same real-world entity and can be an extremely difficult process for computer algorithms alone [39]. For instance, in a social media analysis project, we might want to analyse posts of users on different sites. The same user might have the user name “John” on Facebook, “JSmith” on Twitter and “JohnSmith” on Instagram. Here, entity resolution aims to identify the user accounts of the same user across different data sources, which is impossible if only the user names are known. Also, there is the danger that users are confused and the user name “JSmith” is associated with a different user, e.g., “James Smith”. In this case, record disambiguation methods have to be applied. If the data set is large and we have $n$ records, every record has to be compared with all the other records. In the worst case, we have $O\left(n^{2}\right)$ comparisons to compute. We can reduce the amount of comparisons by applying more intelligent comparison rules. For instance, if we have three instances $a$, $b$ and $c$, if $a=b$ and $a \neq c$ we can infer that $b \neq c$. Reducing the number of comparisons can diminish the effort but is not always feasible and a considerable amount of research has been conducted to develop automated, machine-based techniques.
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|Entity resolution
As with many pre-processing tasks, we can use clustering methods for entity resolution. In fact, entity resolution is a clustering problem since we group records according to the entity they belong to. It can be addressed similar to data deduplication by finding some similarity measures and then using a distance measure, such as the Eucledian distance or the Jaccard similarity, to find records that belong to the same real-world entity. Clustering techniques are described in more detail in Chapter 6 . In practice, the probability that a record belongs to a certain entity is usually calculated. Entity resolution can also be used for reducing redundancies in data sets and reference matching, where noisy records are linked to clean ones. Active learning methods and semi-supervised techniques have also been used for entity resolution. However, machine-based techniques, despite all the research effort that has been invested, are far from being perfect.
机器学习代写
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|Normalization, discretization and aggregation
标准化在统计中可能意味着不同的东西。这可能意味着将已在不同尺度上测量的数据转换为通用尺度。使用机器学习算法，数字特征通常被缩放到从 0 到 1 的范围内。归一化还可以包括值的平均，例如，计算特定时间段内数据的时间序列的平均值，例如每小时或每日平均值。有时，整个概率分布作为归一化过程的一部分进行对齐。
离散化意味着将连续值转换为离散值。将连续特征转换为离散特征并确定分配给离散特征的连续范围的过程
值称为离散化 [43]。例如，物联网 (IoT) 环境中的智能建筑中的传感器值（例如温度或湿度传感器）正在提供连续测量，而可能只有每分钟的值才是有意义的。另一个例子是在线购物者的年龄，它是连续的，可以离散为“年轻购物者”、“成年购物者”和“老年购物者”等年龄组。
数据聚合意味着将多个特征值组合为一个。例如，回到我们的物联网示例，单个温度测量可能不相关，但房间中所有温度传感器的组合温度值可能更有助于全面了解房间状态。
数据聚合是一项非常常见的预处理任务。聚合数据的众多原因之一是缺乏处理所有值、减少方差和噪声以及减少失真的计算能力。
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|Entity resolution
实体解析，也称为记录链接，是数据挖掘中的一个基本问题，是数据集成和数据清理的核心。实体解析是识别引用同一现实世界实体的记录的问题，并且仅对于计算机算法来说可能是一个极其困难的过程[39]。例如，在社交媒体分析项目中，我们可能想要分析用户在不同网站上的帖子。同一个用户在 Facebook 上的用户名可能是“John”，在 Twitter 上的用户名是“JSmith”，在 Instagram 上的用户名可能是“JohnSmith”。在这里，实体解析旨在跨不同数据源识别同一用户的用户帐户，如果只知道用户名，这是不可能的。此外，还有用户混淆的危险，并且用户名“JSmith”与不同的用户相关联，例如“James Smith”。在这种情况下，必须应用记录消歧方法。如果数据集很大并且我们有n记录，每条记录都必须与所有其他记录进行比较。在最坏的情况下，我们有这(n2)比较计算。我们可以通过应用更智能的比较规则来减少比较的数量。例如，如果我们有三个实例一种,b和C， 如果一种=b和一种≠C我们可以推断b≠C. 减少比较次数可以减少工作量，但并不总是可行的，并且已经进行了大量研究以开发基于机器的自动化技术。
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与许多预处理任务一样，我们可以使用聚类方法进行实体解析。事实上，实体解析是一个聚类问题，因为我们根据记录所属的实体对记录进行分组。可以通过查找一些相似性度量然后使用距离度量（例如欧几里德距离或 Jaccard 相似性）来查找属于同一现实世界实体的记录，从而类似于重复数据删除来解决它。第 6 章更详细地描述了聚类技术。在实践中，通常会计算一条记录属于某个实体的概率。实体解析还可用于减少数据集和参考匹配中的冗余，其中嘈杂的记录与干净的记录相关联。主动学习方法和半监督技术也被用于实体解析。
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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。