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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|Support Vector Regression-GARCH
Support Vector Machines (SVM) is a supervised learning algorithm, which can be applicable to both classification and regression. The aim in SVM is to find a line that separate two classes. It sounds easy but here is the challenging part: There are almost infinitely many lines that can be used to distinguish the classes. But we are looking for the optimal line by which the classes can be perfectly discriminated.
In linear algebra, the optimal line is called hyperplane, which maximize the distance between the points, which are closest to the hyperplane but belonging to different classes. The distance between the two points, i.e., support vectors, is known as margin. So, in SVM, what we are trying to do is to maximize the margin between support vectors.
SVM for classification is labeled as Support Vector Classification (SVC). Keeping all characteristics of SVM, it can be applicable to regression. Again, in regression, the aim is to find the hyperplane that minimize the error and maximize the margin. This method is called Support Vector Regression (SVR) and, in this part, we will apply this method to GARCH model. Combining these two models comes up with a different name: SVR-GARCH.
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|Neural Network
Neural Network (NN) is the building block for deep learning. In NN, data is processed by multiple stages in a way to make a decision. Each neuron takes a result of a dot product as input and use it as input in activation function to make a decision.
$$
z=w_{1} x_{1}+w_{2} x_{2}+b
$$
where $\mathrm{b}$ is bias, $\mathrm{w}$ is weight, and $\mathrm{x}$ is input data.
During this process, input data is undertaken various mathematical manipulation in hidden and output layers. Generally speaking, NN has three types of layers:
- Input layer
- Hidden layer
- Output layer
Input layer includes raw data. In going from input layer to hidden layer, we learn coefficients. There may be one or more than one hidden layers depending on the network structuree. The more hidden layer the network has, the more complicated it is. Hidden layer, locating between inout and output layers, perform nonlinear transformation via activation function.
Finally, output layer is the layer in which output is produced and decision is made.
In Machine Learning, Gradient Descent is the tool applied to minimize the cost function but employing only gradient descent in neural network is not feasible due to the chain-like structure in neural network. Thus, a new concept known as backpropagation is proposed to minimize the cost function. The idea of backpropagation rest upon the calculating error between observed and actual output and pass this error to the hidden layer. So, we move backward and the main equation takes the form of:
$$
\delta^{l}=\frac{\delta J}{\delta z_{j}^{l}}
$$
where $\mathrm{z}$ is linear transformation and $\delta$ represents error. There is much more to say but to keep myself on track I stop here. For those who wants to dig more into math behind Neural Network please refer to Wilmott (2013) and Alpaydin (2020).
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|Bayesian Approach
The way we approach to the probability is of central importance in the sense that it distinquishes the classical (or frequentist) and Bayesian approach.
According to the former method, the relative frequency will converge to the true probability. However, Bayesian application is based on the subjective
interpretation. Unlike frequentists, Bayesian statisticians consider the probability distribution as uncertain and it is revised as new information comes in.
Due to the different interpretation of the probability of these two approaches, likelihood, defined as, given a set of parameters, the probability of observed event, is computed differently.
Starting from joint density function, we can give the mathematical representation of likelihood function:
$$
\mathscr{L}\left(\theta \mid x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{p}\right)=\operatorname{Pr}\left(x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{p} \mid \theta\right)
$$
Among possible $\theta$ values, what we are trying to do is to decide which one is more likely. Under the statistical model proposed by likelihood function, the observed data $x_{1}, \ldots, x_{p}$ is the most probable.
In fact, you are familiar with the method based on the approach, which is maximum likelihood estimation. Having defined the main difference between Bayesian and Frequentist approaches, it is time to delve more into the Bayes’ Theorem.
机器学习代写
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|Support Vector Regression-GARCH
支持向量机 (SVM) 是一种监督学习算法，可适用于分类和回归。SVM 的目标是找到一条分隔两个类的线。这听起来很简单，但这是具有挑战性的部分：几乎可以使用无数条线来区分类别。但是我们正在寻找可以完美区分类别的最佳路线。
在线性代数中，最优直线称为超平面，它使离超平面最近但属于不同类的点之间的距离最大化。两点之间的距离，即支持向量，称为边距。所以，在 SVM 中，我们要做的就是最大化支持向量之间的边距。
用于分类的 SVM 被标记为支持向量分类 (SVC)。保留了 SVM 的所有特性，它可以适用于回归。同样，在回归中，目标是找到最小化误差和最大化边际的超平面。这种方法称为支持向量回归 (SVR)，在这一部分中，我们将把这种方法应用于 GARCH 模型。将这两个模型结合起来就产生了一个不同的名称：SVR-GARCH。
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|Neural Network
神经网络 (NN) 是深度学习的基石。在NN中，数据被多个阶段处理以做出决策。每个神经元将点积的结果作为输入，并将其作为激活函数的输入来做出决策。
和=在1X1+在2X2+b
在哪里b是偏见，在是重量，并且X是输入数据。
在此过程中，输入数据在隐藏层和输出层进行各种数学运算。一般来说，NN具有三种类型的层：
- 输入层
- 隐藏层
- 输出层
输入层包括原始数据。在从输入层到隐藏层的过程中，我们学习系数。取决于网络结构，可能有一个或多个隐藏层。网络的隐藏层越多，它就越复杂。隐藏层，位于输入输出层和输出层之间，通过激活函数执行非线性变换。
最后，输出层是产生输出和做出决策的层。
在机器学习中，梯度下降是用于最小化成本函数的工具，但由于神经网络中的链状结构，仅在神经网络中采用梯度下降是不可行的。因此，提出了一种称为反向传播的新概念来最小化成本函数。反向传播的思想依赖于计算观察到的输出和实际输出之间的误差，并将这个误差传递给隐藏层。因此，我们向后移动，主方程采用以下形式：
d一世=dĴd和j一世
在哪里和是线性变换和d代表错误。还有很多话要说，但为了让自己走上正轨，我在这里停下来。对于那些想要深入了解神经网络背后的数学的人，请参阅 Wilmott (2013) 和 Alpaydin (2020)。
统计代写|机器学习作业代写Machine Learning代考|Bayesian Approach
我们处理概率的方法是至关重要的，因为它区分了经典（或常客）和贝叶斯方法。
根据前一种方法，相对频率会收敛到真实概率。然而，贝叶斯应用是基于主观
解释的。与常客不同，贝叶斯统计学家认为概率分布是不确定的，并且随着新信息的出现而对其进行修改。
由于对这两种方法的概率的不同解释，可能性定义为给定一组参数，观察到的事件的概率, 计算方式不同。
从联合密度函数出发，我们可以给出似然函数的数学表示：
大号(θ∣X1,X2,…,Xp)=公关(X1,X2,…,Xp∣θ)
在可能的θ价值观，我们要做的是决定哪一个更有可能。在似然函数提出的统计模型下，观测数据X1,…,Xp是最有可能的。
其实你很熟悉基于方法的方法，就是最大似然估计。定义了贝叶斯方法和频率方法之间的主要区别之后，是时候深入研究贝叶斯定理了。
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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。