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深度学习deep learning是机器学习的一个子集，它本质上是一个具有三层或更多层的神经网络。
这些神经网络试图模拟人脑的行为–尽管远未达到与之匹配的能力–允许它从大量数据中 “学习”。
虽然单层的神经网络仍然可以做出近似的预测，但额外的隐藏层可以帮助优化和完善准确性。
深度学习deep learning推动了许多人工智能（AI）应用和服务，提高了自动化程度，在没有人类干预的情况下执行分析和物理任务。
深度学习deep learning技术是日常产品和服务（如数字助理、语音电视遥控器和信用卡欺诈检测）以及新兴技术（如自动驾驶汽车）背后的技术。
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我们提供的深度学习deep learning代写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|深度学习deep learning代写代考|Why Should You Read This Chapter?
It might seem worthless to stop and think about what type of data we have before getting into the fun stuff, like model building and maintenance in deep learning, but this is arguably one of the most important steps you need to take to perform data science.
Consider an example where we are looking at a certain dataset of people with a type of disease. In a dataset of people, if we considered the age of every patient on the dataset, we can’t say that there’s a patient who is zero years old; the age cannot be zero or even a negative number. Another example is a gender column that is denoted via an identifying number to save space. For example, perhaps male is denoted by 1, while female is 2 . Without understanding that these numbers are not actually ordered numbers as we normally think about them (where 2 is greater than 1 and therefore female is greater than male), we will make terrible mistakes in our analysis.
You should apply the same principles when you use any data field pipelines. When given a dataset, it is tempting to jump right into exploring, applying statistical models, and researching the applications of deep learning in order to get results faster. However, if you don’t understand the type of data that you are working with, then you might waste your time applying models that will be ineffective with that dataset.
When given a new dataset, it is always recommended to take about an hour (it might be less) to make the distinctions mentioned in the following sections.
统计代写|深度学习deep learning代写代考|Structured, Semistructured
The first question you might ask about the upcoming dataset is if the data is structured or not. Let’s show you the difference between structured, semistructured, and unstructured data.
- Structured data: is easily organized and generally stored in databases or flat files like CSV and EXCEL. Structured data generally consists of numerical information and is objective.
Some types of structured data can be machine generated, such as data that comes from medical devices (heart rate, blood pressure), manufacturing sensors (rotation per minute, temperature), or web server logs (number of times a page is visited).
Structured data can also be human-generated: data such as age, zip code, and gender.
- Unstructured data: continues to grow in influence in the enterprise as organizations try to leverage new and emerging data sources. These new data sources are largely made up of streaming data coming from social media platforms, mobile applications, location services, and Internet of Things technologies.
Most data that exists in text form, including server logs and Facebook posts and its comments, is unstructured. Also, a genetic sequence of chemical nucleotides (for example, ACGTATTGCA) is unstructured even if the order of the nucleotides matters, as we cannot form descriptors of the sequence using a row/column format. - Semistructured data: is a form of structured data that does not conform with the formal structure of data models associated with relational databases or other forms of data tables, but nonetheless contains tags or other markers to separate semantic elements and enforce hierarchies of records and fields within the data. Therefore, it is also known as self-describing structure. Semistructured data might be found in file types of JSON and XML formats.
As a data engineer or deep learning engineer, you will always prefer to work with structured data, although sometimes semistructured too. Most of us, as data scientist/machine learning engineers, build statistical and machine learning models on structured datasets that consist of columns and rows that make the model easy to follow its pattern, but they cannot work on unstructured data because unstructured data has no specific pattern or interpretation. Hence, we cannot expect our model to work with these types of data without a proper cleaning.
统计代写|深度学习deep learning代写代考|Tidy Data
Tidy data is a standard way of mapping the meaning of a dataset to its structure. A dataset is messy or tidy, depending on how rows, columns, and tables are matched up with observations, variables, and types. In tidy data:
- Each variable forms a column.
- Each observation forms a row.
- Each type of observational unit forms a table.
This is Codd’s 3rd normal form, but with the constraints framed in statistical language, and the focus put on a single dataset rather than the many connected datasets common in relational databases. Messy data is any other arrangement of the data.
Tidy data makes it easy for an analyst or a computer to extract needed variables, because it provides a standard way of structuring a dataset. Compare, for example, the different versions of pregnancy data: in the messy version you need to use different strategies to extract different variables. This slows analysis and invites errors. If you consider how many data analysis operations involve all of the values in a variable (every
aggregation function), you can see how important it is to extract these values in a simple, standard way. Tidy data is particularly well suited for vectorized programming languages like Python, because the layout ensures that values of different variables from the same observation are always paired.
While the order of variables and observations does not affect the analysis, a good ordering makes it easier to scan the raw values. One way of organizing variables is by their role in the analysis: are values fixed by the design of the data collection, or are they measured during the course of the experiment? Fixed variables describe the experimental design and are known in advance. Computer scientists often call fixed variables dimensions, and statisticians usually denote them with subscripts on random variables. Measured variables are what we actually measure in a study. Fixed variables should come first, followed by measured variables, each ordered so that related variables are contiguous. Rows can then be ordered by the first variable, breaking ties with the second and subsequent (fixed) variables. This is the convention adopted by all tabular displays in this book.
深度学习代写
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在进入有趣的东西之前停下来想想我们拥有什么类型的数据似乎毫无价值，比如深度学习中的模型构建和维护，但这可以说是执行数据科学需要采取的最重要步骤之一。
考虑一个例子，我们正在查看某个患有某种疾病的人的数据集。在一个人的数据集中，如果我们考虑数据集中每个病人的年龄，我们不能说有一个病人是零岁；年龄不能为零，甚至不能为负数。另一个示例是通过标识号表示的性别列以节省空间。例如，也许男性用 1 表示，而女性用 2 表示。如果不了解这些数字实际上并不是我们通常认为的有序数字（其中 2 大于 1，因此女性大于男性），我们将在分析中犯下可怕的错误。
当您使用任何数据字段管道时，您应该应用相同的原则。当给定一个数据集时，很容易立即开始探索、应用统计模型和研究深度学习的应用，以便更快地获得结果。但是，如果您不了解您正在使用的数据类型，那么您可能会浪费时间应用对该数据集无效的模型。
当给定一个新数据集时，总是建议花大约一个小时（可能会更少）来进行以下部分中提到的区别。
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关于即将到来的数据集，您可能会问的第一个问题是数据是否是结构化的。让我们向您展示结构化、半结构化和非结构化数据之间的区别。
- 结构化数据：易于组织，通常存储在数据库或 CSV 和 EXCEL 等平面文件中。结构化数据通常由数字信息组成，并且是客观的。
某些类型的结构化数据可以由机器生成，例如来自医疗设备（心率、血压）、制造传感器（每分钟转数、温度）或 Web 服务器日志（访问页面的次数）的数据。
结构化数据也可以是人工生成的：年龄、邮政编码和性别等数据。
- 非结构化数据：随着组织尝试利用新兴数据源，其在企业中的影响力持续增长。这些新数据源主要由来自社交媒体平台、移动应用程序、定位服务和物联网技术的流数据组成。
大多数以文本形式存在的数据，包括服务器日志和 Facebook 帖子及其评论，都是非结构化的。此外，即使核苷酸的顺序很重要，化学核苷酸的基因序列（例如 ACGTATTGCA）也是非结构化的，因为我们无法使用行/列格式形成序列的描述符。 - 半结构化数据：是一种结构化数据形式，它不符合与关系数据库或其他形式的数据表相关的数据模型的正式结构，但仍然包含标签或其他标记以分隔语义元素并强制执行内部记录和字段的层次结构数据。因此，它也被称为自描述结构。半结构化数据可能存在于 JSON 和 XML 格式的文件类型中。
作为数据工程师或深度学习工程师，您总是更喜欢使用结构化数据，尽管有时也是半结构化的。我们大多数人，作为数据科学家/机器学习工程师，在结构化数据集上构建统计和机器学习模型，这些数据集由列和行组成，使模型易于遵循其模式，但它们不能处理非结构化数据，因为非结构化数据没有特定的模式或解释。因此，我们不能指望我们的模型在没有适当清理的情况下处理这些类型的数据。
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整洁的数据是将数据集的含义映射到其结构的标准方法。数据集是混乱还是整洁，取决于行、列和表与观察值、变量和类型的匹配方式。在整洁的数据中：
- 每个变量形成一列。
- 每个观察形成一行。
- 每种类型的观察单元形成一个表格。
这是 Codd 的第 3 范式，但具有以统计语言为框架的约束，并且重点放在单个数据集上，而不是关系数据库中常见的许多连接数据集。杂乱数据是数据的任何其他排列。
整洁的数据使分析师或计算机可以轻松提取所需的变量，因为它提供了一种构建数据集的标准方法。例如，比较不同版本的怀孕数据：在杂乱无章的版本中，您需要使用不同的策略来提取不同的变量。这会减慢分析速度并引发错误。如果您考虑有多少数据分析操作涉及变量中的所有值（每个
聚合函数），您可以看到以简单、标准的方式提取这些值的重要性。整洁的数据特别适合像 Python 这样的向量化编程语言，因为布局确保来自同一观察的不同变量的值总是成对的。
虽然变量和观察值的顺序不会影响分析，但良好的顺序可以更容易地扫描原始值。组织变量的一种方法是根据它们在分析中的作用：值是由数据收集的设计固定的，还是在实验过程中测量的？固定变量描述了实验设计并且是预先知道的。计算机科学家经常将固定变量称为维度，而统计学家通常用随机变量的下标来表示它们。测量变量是我们在研究中实际测量的。固定变量应该放在第一位，然后是测量变量，每个变量都排序，以便相关变量是连续的。然后可以按第一个变量对行进行排序，从而打破与第二个和后续（固定）变量的联系。
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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。