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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 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|Data pre-processing
A problem that plagues practical machine learning is poor quality of the data [40]. Real world data is often noisy and inconsistent and cannot be used as is for practical machine learning applications. Also, real world data is seldom in a format that can be directly used as input for a machine learning scheme. That is why data pre-processing is needed. Data pre-processing is usually where most of the time is spent. It is not unusual that it takes up to $70 \%$ of the effort in a data mining project.
Whereas machine learning techniques are domain independent, data pre-processing is highly domain specific. For instance, depending on whether text data is analyzed or images, different pre-processing steps apply. The pre-processing tasks also depend on the learning algorithm applied. Some algorithms can handle noise better than others. For instance, linear regression is very sensitive to outliers, which makes outlier removal a mandatory pre-processing step.
There are many different pre-processing techniques. Typical data preprocessing tasks next to outlier removal include relevance filtering, data deduplication, data transformation, entity resolution and data enrichment. For instance, going back to the spam filter example, spam mails typically contain words or phrases such as “buy online”, “online pharmacy” or hyperlinks more often than legitimate mails. The frequency of certain words or phrases gives an indication of whether the mail is spam or legitimate. Irrelevant words, characters or symbols are first removed from the mail, a process called stop word removal. There is no authoritative list of stop words and they depend on what is being mined for. Stop words are the most common words in a language, e.g., “the”, “who”,” “that”. After stop word removal, the frequencies of the remaining words are counted, to create a word list with their frequencies. The resulting list is called a bag-of-words. The bag-of-words is then used as input for a machine learning scheme. Figure $1.2$ shows an email before and after pre-processing.
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|Data analysis
Data analysis is the process of knowledge discovery. During the data analysis phase, the predictive model is created. There are many data analysis methods that do not use machine learning techniques. However, this book focuses on data analysis using machine learning, other methods are beyond the scope of this book.
Machine learning is divided into supervised, semi-supervised and unsupervised learning. Some widely-used learning methods include ensemble learning, reinforcement learning and active learning. Ensemble learning combines several supervised methods to form a stronger learner. Reinforcement learning are reward-based algorithms which learn how to attain a complex objective, the goal. Active learning is a special form of semi-supervised learning.
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|Supervised learning
Supervised learning techniques are applied when labeled data is present. The labeled data is used for training and testing. Labeling is often a manual process and can be time consuming and expensive. Every training data record is associated with the correct label. For spam filtering, labeled data will mean a data set of spam and of legitimate mails. Here, the labels are “spam” and “legitimate”. During training, the machine learning algorithm learns the relationship between the email and the associated label, “spam” or “legitimate”. The learned relationship is then used for classifying new emails that the learner has not seen before into their corresponding category.
Supervised methods can be used for classification and regression. Classification groups data into categories. Spam filtering is a classification problem since mails are classified into spam and legitimate mails. The classes are the labels. Since there are two categories, it it a binary clas-
sification problem. If there are more than two classes, it is called a multi-class or multi-label classification problem.
Regression analysis is used for estimating the relationship among variables. It tries to determine the strength of the relationship between a series of changing variables, the independent variables, usually denoted by $X$, and the dependent variable, usually denoted by $Y$. If there is one dependent variable, it is called simple linear regression, if there is more than one dependent variable, it is called multiple linear regression. In classification, you are looking for a label, in regression for a number. Predicting if it is going to rain tomorrow is a classification problem where the labels are “rainy” or “sunny”, predicting how many millimeters it is going to rain is a regression problem. The target or dependent variable $y$ is a continuous variable. Contrarily, discrete variables take on a finite number of values. Typical supervised methods are Bayesian models, artificial neural networks, support vector machines, k-nearest neighbor, regression models and decision tree induction.
机器学习代写
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|Data pre-processing
困扰实际机器学习的一个问题是数据质量差[40]。现实世界的数据通常是嘈杂且不一致的，不能按原样用于实际的机器学习应用程序。此外，现实世界的数据很少采用可以直接用作机器学习方案输入的格式。这就是为什么需要数据预处理的原因。数据预处理通常是花费大部分时间的地方。它需要多达70%数据挖掘项目的努力。
机器学习技术是独立于领域的，而数据预处理是高度特定于领域的。例如，根据是分析文本数据还是分析图像，应用不同的预处理步骤。预处理任务还取决于所应用的学习算法。一些算法可以比其他算法更好地处理噪声。例如，线性回归对异常值非常敏感，这使得去除异常值成为强制性的预处理步骤。
有许多不同的预处理技术。除异常值外，典型的数据预处理任务包括相关性过滤、重复数据删除、数据转换、实体解析和数据丰富。例如，回到垃圾邮件过滤器的例子，垃圾邮件通常比合法邮件更频繁地包含诸如“在线购买”、“在线药房”或超链接之类的词或短语。某些单词或短语的频率表明邮件是垃圾邮件还是合法邮件。首先从邮件中删除不相关的单词、字符或符号，这个过程称为停用词删除。没有权威的停用词列表，它们取决于所挖掘的内容。停用词是一种语言中最常见的词，例如“the”、“who”、“that”。去除停用词后，计算剩余单词的频率，以创建具有频率的单词列表。结果列表称为词袋。然后将词袋用作机器学习方案的输入。数字1.2显示预处理前后的电子邮件。
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|Data analysis
数据分析是知识发现的过程。在数据分析阶段，创建预测模型。有许多数据分析方法不使用机器学习技术。但是，本书侧重于使用机器学习进行数据分析，其他方法超出了本书的范围。
机器学习分为监督学习、半监督学习和无监督学习。一些广泛使用的学习方法包括集成学习、强化学习和主动学习。集成学习结合了几种监督方法来形成更强的学习器。强化学习是基于奖励的算法，它学习如何实现一个复杂的目标，即目标。主动学习是半监督学习的一种特殊形式。
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|Supervised learning
当存在标记数据时，将应用监督学习技术。标记的数据用于训练和测试。贴标签通常是一个手动过程，既耗时又昂贵。每个训练数据记录都与正确的标签相关联。对于垃圾邮件过滤，标记数据意味着垃圾邮件和合法邮件的数据集。在这里，标签是“垃圾邮件”和“合法”。在训练期间，机器学习算法会学习电子邮件与相关标签“垃圾邮件”或“合法”之间的关系。然后，学习到的关系用于将学习者以前未见过的新电子邮件分类到相应的类别中。
监督方法可用于分类和回归。分类将数据分组。垃圾邮件过滤是一个分类问题，因为邮件分为垃圾邮件和合法邮件。类是标签。由于有两个类别，它是一个二进制类-
规格化问题。如果有两个以上的类，则称为多类或多标签分类问题。
回归分析用于估计变量之间的关系。它试图确定一系列变化变量之间的关系强度，即自变量，通常表示为X和因变量，通常表示为是. 如果有一个因变量，则称为简单线性回归，如果有多个因变量，则称为多元线性回归。在分类中，您正在寻找标签，在回归中寻找数字。预测明天是否会下雨是一个分类问题，其中标签是“下雨”或“晴天”，预测下雨多少毫米是一个回归问题。目标或因变量是是一个连续变量。相反，离散变量具有有限数量的值。典型的监督方法是贝叶斯模型、人工神经网络、支持向量机、k-最近邻、回归模型和决策树归纳。
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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。