分类: 计算机代写

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|NIT6004

如果你也在 怎样代写神经网络neural networks这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

神经网络,也被称为人工神经网络(ANN)或模拟神经网络(SNN),是机器学习的一个子集,是深度学习算法的核心。它们的名称和结构受到人脑的启发,模仿了生物神经元相互之间的信号方式。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写神经网络neural networks方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写神经网络neural networks代写方面经验极为丰富,各种代写神经网络neural networks相关的作业也就用不着说。

我们提供的神经网络neural networks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 高等概率论
  • 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
计算机代写|神经网络代写neural networks代考|NIT6004

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Traditional Graph Embedding

Traditional graph embedding methods are originally studied as dimension reduction techniques. A graph is usually constructed from a feature represented data set, like image data set. As mentioned before, graph embedding usually has two goals, i.e. reconstructing original graph structures and support graph inference. The objective functions of traditional graph embedding methods mainly target the goal of graph reconstruction.

Specifically, Tenenbaum et al (2000) first constructs a neighborhood graph $G$ using connectivity algorithms such as $K$ nearest neighbors (KNN). Then based on $G$, the shortest path between different data can be computed. Consequently, for all the $N$ data entries in the data set, we have the matrix of graph distances. Finally, the classical multidimensional scaling (MDS) method is applied to the matrix to obtain the coordinate vectors. The representations learned by Isomap approximately preserve the geodesic distances of the entry pairs in the low-dimensional space. The key problem of Isomap is its high complexity due to the computing of pair-wise shortest pathes. Locally linear embedding (LLE) (Roweis and Saul, 2000) is proposed to eliminate the need to estimate the pairwise distances between widely separated entries. LLE assumes that each entry and its neighbors lie on or close to a locally linear patch of a mainfold. To characterize the local geometry, each entry can be reconstructed from its neighbors. Finally, in the low-dimensional space, LLE constructs a neighborhood-preserving mapping based on locally linear reconstruction. Laplacian eigenmaps (LE) (Belkin and Niyogi, 2002) also begins with constructing a graph using $\varepsilon$-neighborhoods or $\mathrm{K}$ nearest neighbors. Then the heat kernel (Berline et al, 2003) is utilized to choose the weight of two nodes in the graph. F1nally, the node representations can be obtained by based on the Laplacian matrix regularization. Furthermore, the locality preserving projection (LPP) (Berline et al, 2003), a linear approximation of the nonlinear LE, is proposed.

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Structure Preserving Graph Representation Learning

Graph structures can be categorized into different groups that present at different granularities. The commonly exploited graph structures in graph representation learning include neighborhood structure, high-order node proximity and graph communities.

How to define the neighborhood structure in a graph is the first challenge. Based on the discovery that the distribution of nodes appearing in short random walks is similar to the distribution of words in natural language, DeepWalk (Perozzi et al, 2014) employs the random walks to capture the neighborhood structure. Then for each walk sequence generated by random walks, following Skip-Gram, DeepWalk aims to maximize the probability of the neighbors of a node in a walk sequence. Node2vec defines a flexible notion of a node’s graph neighborhood and designs a second order random walks strategy to sample the neighborhood nodes, which can smoothly interpolate between breadth-first sampling (BFS) and depth-first sampling (DFS). Besides the neighborhood structure, LINE (Tang et al, 2015b) is proposed for large scale network embedding. which can preserve the first and second order proximities. The first order proximity is the observed pairwise proximity between two nodes. The second order proximity is determined by the similarity of the “contexts” (neighbors) of two nodes. Both are important in measuring the relationships beetween two nodess. Essentially, LINE is based on the shallow model, consequently, the representation ability is limited. SDNE (Wang et al, 2016) proposes a deep model for network embedding, which also aims at capturing the first and second order proximites. SDNE uses the deep auto-encoder architecture with multiple non-linear layers to preserve the second order proximity. To preserve the first-order proximity, the idea of Laplacian eigenmaps (Belkin and Niyogi, 2002) is adopted. Wang et al (2017g) propose a modularized nonnegative matrix factorization (M-NMF) model for graph representation learning, which aims to preserve both the microscopic structure, i.e., the first-order and second-order proximities of nodes, and the mesoscopic community structure (Girvan and Newman, 2002).

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|NIT6004

神经网络代写

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Traditional Graph Embedding

传统的图嵌入方法最初是作为降维技术来研究的。图形通常由特征表示的数据集(如图像数据集)构建。如前所述,图嵌入通常有两个目标,即重建原始图结构和支持图推理。传统图嵌入方法的目标函数主要针对图重建的目标。

具体来说,Tenenbaum et al (2000) 首先构建了一个邻域图G使用连接算法,例如ķ最近邻(KNN)。然后根据G,可以计算出不同数据之间的最短路径。因此,对于所有ñ数据集中的数据条目,我们有图距离矩阵。最后,将经典的多维缩放(MDS)方法应用于矩阵以获得坐标向量。Isomap 学习的表示近似地保留了低维空间中条目对的测地线距离。Isomap 的关键问题是由于计算成对最短路径而导致的高复杂性。提出了局部线性嵌入 (LLE) (Roweis 和 Saul, 2000),以消除估计广泛分离的条目之间的成对距离的需要。LLE 假设每个条目及其邻居都位于或靠近主折叠的局部线性补丁。为了表征局部几何,每个条目都可以从它的邻居中重建。最后,在低维空间中,LLE 构建基于局部线性重建的邻域保留映射。拉普拉斯特征图 (LE) (Belkin and Niyogi, 2002) 也是从使用e- 社区或ķ最近的邻居。然后利用热核 (Berline et al, 2003) 来选择图中两个节点的权重。最后,节点表示可以通过基于拉普拉斯矩阵正则化得到。此外,提出了局部保持投影 (LPP) (Berline et al, 2003),它是非线性 LE 的线性近似。

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Structure Preserving Graph Representation Learning

图结构可以分为以不同粒度呈现的不同组。图表示学习中常用的图结构包括邻域结构、高阶节点邻近度和图社区。

如何在图中定义邻域结构是第一个挑战。基于在短随机游走中出现的节点分布与自然语言中的单词分布相似的发现,DeepWalk (Perozzi et al, 2014) 采用随机游走来捕获邻域结构。然后对于随机游走生成的每个游走序列,按照 Skip-Gram,DeepWalk 旨在最大化游走序列中节点的邻居的概率。Node2vec 定义了一个灵活的节点图邻域概念,并设计了一种二阶随机游走策略来对邻域节点进行采样,该策略可以在广度优先采样 (BFS) 和深度优先采样 (DFS) 之间进行平滑插值。除了邻域结构外,还提出了 LINE (Tang et al, 2015b) 用于大规模网络嵌入。它可以保留一阶和二阶近似。一阶接近度是观察到的两个节点之间的成对接近度。二阶接近度由两个节点的“上下文”(邻居)的相似性决定。两者对于测量两个节点之间的关系都很重要。LINE本质上是基于浅层模型的,因此表示能力有限。SDNE (Wang et al, 2016) 提出了一种用于网络嵌入的深度模型,该模型还旨在捕获一阶和二阶近似值。SDNE 使用具有多个非线性层的深度自动编码器架构来保持二阶接近度。为了保持一阶接近,采用了拉普拉斯特征图的思想(Belkin 和 Niyogi,2002)。

计算机代写|神经网络代写neural networks代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|STAT3007

如果你也在 怎样代写神经网络neural networks这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

神经网络,也被称为人工神经网络(ANN)或模拟神经网络(SNN),是机器学习的一个子集,是深度学习算法的核心。它们的名称和结构受到人脑的启发,模仿了生物神经元相互之间的信号方式。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写神经网络neural networks方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写神经网络neural networks代写方面经验极为丰富,各种代写神经网络neural networks相关的作业也就用不着说。

我们提供的神经网络neural networks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 高等概率论
  • 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
计算机代写|神经网络代写neural networks代考|STAT3007

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Representation Learning for Networks

Beyond popular data like images, texts, and sounds, network data is another important data type that is becoming ubiquitous across a large scale of real-world applications ranging from cyber-networks (e.g., social networks, citation networks, telecommunication networks, etc.) to physical networks (e.g., transportation networks, biological networks, etc). Networks data can be formulated as graphs mathematically, where vertices and their relationships jointly characterize the network information. Networks and graphs are very powerful and flexible data formulation such that sometimes we could even consider other data types like images, and texts as special cases of it. For example, images can be considered as grids of nodes with RGB attributes which are special types of graphs, while texts can also be organized into sequential-, tree-, or graph-structured information. So in general, representation learning for networks is widely considered as a promising yet more challenging tasks that require the advancement and generalization of many techniques we developed for images, texts, and so forth. In addition to the intrinsic high complexity of network data, the efficiency of representation learning on networks is also an important issues considering the large-scale of many real-world networks, ranging from hundreds to millions or even billions of vertices. Analyzing information networks plays a crucial role in a variety of emerging applications across many disciplines. For example, in social networks, classifying users into meaningful social groups is useful for many important tasks, such as user search, targeted advertising and recommendations; in communication networks, detecting community structures can help better understand the rumor spreading process; in biological networks, inferring interactions between proteins can facilitate new treatments for diseases. Nevertheless, efficient and effective analysis of these networks heavily relies on good representations of the networks.

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Graph Representation Learning: An Introduction

Many complex systems take the form of graphs, such as social networks, biological networks, and information networks. It is well recognized that graph data is often sophisticated and thus is challenging to deal with. To process graph data effectively, the first critical challenge is to find effective graph data representation, that is, how to represent graphs concisely so that advanced analytic tasks, such as pattern discovery, analysis, and prediction, can be conducted efficiently in both time and space.

Traditionally, we usually represent a graph as $\mathscr{G}=(\mathscr{V}, \mathscr{E})$, where $\mathscr{V}$ is a node set and $\mathscr{E}$ is an edge set. For large graphs, such as those with billions of nodes, the traditional graph representation poses several challenges to graph processing and analysis.
(1) High computational complexity. These relationships encoded by the edge set $E$ take most of the graph processing or analysis algorithms either iterative or combinatorial computation steps. For example, a popular way is to use the shortest or average path length between two nodes to represent their distance. To compute such a distance using the traditional graph representation, we have to enumerate many possible paths between two nodes, which is in nature a combinatorial problem. Such methods result in high computational complexity that prevents them from being applicable to large-scale real-world graphs.
(2) Low parallelizability. Parallel and distributed computing is de facto to process and analyze large-scale data. Graph data represented in the traditional way, however, casts severe difficulties to design and implementat of parallel and distributed algorithms. The bottleneck is that nodes in a graph are coupled to each other explicitly reflected by $E$. Thus, distributing different nodes in different shards or servers often causes demandingly high communication cost among servers, and holds back speed-up ratio.

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|STAT3007

神经网络代写

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Representation Learning for Networks

除了图像、文本和声音等流行数据之外,网络数据是另一种重要的数据类型,它在从网络网络(例如,社交网络、引文网络、电信网络等)的大规模现实世界应用程序中变得无处不在。 ) 到物理网络(例如,交通网络、生物网络等)。网络数据可以用数学形式表示为图,其中顶点及其关系共同表征网络信息。网络和图是非常强大和灵活的数据公式,因此有时我们甚至可以将图像和文本等其他数据类型视为它的特例。例如,图像可以被认为是具有 RGB 属性的节点网格,这是一种特殊类型的图形,而文本也可以被组织成顺序、树、或图形结构的信息。因此,一般而言,网络表示学习被广泛认为是一项有前途但更具挑战性的任务,需要我们为图像、文本等开发的许多技术的进步和推广。除了网络数据固有的高复杂性之外,考虑到许多现实世界网络的大规模,从数百到数百万甚至数十亿个顶点,网络上表示学习的效率也是一个重要问题。分析信息网络在许多学科的各种新兴应用中起着至关重要的作用。例如,在社交网络中,将用户分类为有意义的社交群体对于许多重要任务很有用,例如用户搜索、有针对性的广告和推荐;在通信网络中,检测社区结构有助于更好地了解谣言传播过程;在生物网络中,推断蛋白质之间的相互作用可以促进疾病的新疗法。然而,对这些网络的有效分析在很大程度上依赖于网络的良好表示。

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Graph Representation Learning: An Introduction

许多复杂系统采用图的形式,例如社交网络、生物网络和信息网络。众所周知,图形数据通常很复杂,因此难以处理。为了有效地处理图数据,第一个关键挑战是找到有效的图数据表示,即如何简洁地表示图,以便可以在时间和时间上高效地执行模式发现、分析和预测等高级分析任务。空间。

传统上,我们通常将图表示为G=(在,和), 在哪里在是一个节点集并且和是一个边集。对于大型图,例如具有数十亿节点的图,传统的图表示对图的处理和分析提出了一些挑战。
(1) 计算复杂度高。这些由边集编码的关系和采用大多数图形处理或分析算法迭代或组合计算步骤。例如,一种流行的方法是使用两个节点之间的最短或平均路径长度来表示它们的距离。为了使用传统的图形表示来计算这样的距离,我们必须枚举两个节点之间的许多可能路径,这本质上是一个组合问题。这样的方法导致高计算复杂性,从而阻止它们适用于大规模的真实世界图。
(2) 并行性低。并行和分布式计算实际上是处理和分析大规模数据。然而,以传统方式表示的图形数据给并行和分布式算法的设计和实现带来了严重的困难。瓶颈是图中的节点相互耦合,显式反映为和. 因此,将不同的节点分布在不同的分片或服务器中往往会导致服务器之间的通信成本很高,并且会阻碍加速比。

计算机代写|神经网络代写neural networks代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|COMP5329

如果你也在 怎样代写神经网络neural networks这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

神经网络,也被称为人工神经网络(ANN)或模拟神经网络(SNN),是机器学习的一个子集,是深度学习算法的核心。它们的名称和结构受到人脑的启发,模仿了生物神经元相互之间的信号方式。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写神经网络neural networks方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写神经网络neural networks代写方面经验极为丰富,各种代写神经网络neural networks相关的作业也就用不着说。

我们提供的神经网络neural networks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 高等概率论
  • 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
计算机代写|神经网络代写neural networks代考|COMP5329

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Representation Learning for Speech Recognition

Nowadays, speech interfaces or systems have become widely developed and integrated into various real-life applications and devices. Services like Siri ${ }^{1}$, Cortana ${ }^{2}$, and Google Voice Search ${ }^{3}$ have become a part of our daily life and are used by millions of users. The exploration in speech recognition and analysis has always been motivated by a desire to enable machines to participate in verbal human-machine interactions. The research goals of enabling machines to understand human speech, identify speakers, and detect human emotion have attracted researchers’ attention for more than sixty years across several distinct research areas, including but not limited to Automatic Speech Recognition (ASR), Speaker Recognition (SR), and Speaker Emotion Recognition (SER).

Analyzing and processing speech has been a key application of machine learning (ML) algorithms. Research on speech recognition has traditionally considered the task of designing hand-crafted acoustic features as a separate distinct problem from the task of designing efficient models to accomplish prediction and classification decisions. There are two main drawbacks of this approach: First, the feature engineering is cumbersome and requires human knowledge as introduced above; and second, the designed features might not be the best for the specific speech recognition tasks at hand. This has motivated the adoption of recent trends in the speech community towards the utilization of representation learning techniques, which can learn an intermediate representation of the input signal automatically that better fits into the task at hand and hence lead to improved performance. Among all these successes, deep learning-based speech representations play an important role. One of the major reasons for the utilization of representation learning techniques in speech technology is that speech data is fundamentally different from two-dimensional image data. Images can be analyzed as a whole or in patches, but speech has to be formatted sequentially to capture temporal dependency and patterns.

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Representation Learning for Natural Language Processing

Besides speech recognition, there are many other Natural Language Processing (NLP) applications of representation learning, such as the text representation learning. For example, Google’s image search exploits huge quantities of data to map images and queries in the same space (Weston et al, 2010) based on NLP techniques. In general, there are two types of applications of representation learning in $\mathrm{NLP}$. In one type, the semantic representation, such as the word embedding, is trained in a pre-training task (or directly designed by human experts) and is transferred to the model for the target task. It is trained by using language modeling objective and is taken as inputs for other down-stream NLP models. In the other type, the semantic representation lies within the hidden states of the deep learning model and directly aims for better performance of the target tasks in an end-to-end fashion. For example, many NLP tasks want to semantically compose sentence or document representation, such as tasks like sentiment classification, natural language inference, and relation extraction, which require sentence representation.

Conventional NLP tasks heavily rely on feature engineering, which requires careful design and considerable expertise. Recently, representation learning, especially deep learning-based representation learning is emerging as the most important technique for NLP. First, NLP is typically concerned with multiple levels of language entries, including but not limited to characters, words, phrases, sentences, paragraphs, and documents. Representation learning is able to represent the semantics of these multi-level language entries in a unified semantic space, and model complex semantic dependence among these language entries. Second, there are various NLP tasks that can be conducted on the same input. For example, given a sentence, we can perform multiple tasks such as word segmentation, named entity recognition, relation extraction, co-reference linking, and machine translation. In this case, it will be more efficient and robust to build a unified representation space of inputs for multiple tasks. Last, natural language texts may be collected from multiple domains, including but not limited to news articles, scientific articles, literary works, advertisement and online user-generated content such as product reviews and social media. Moreover, texts can also be collected from different languages, such as English, Chinese, Spanish, Japanese, etc. Compared to conventional NLP systems which have to design specific feature extraction algorithms for each domain according to its characteristics, representation learning enables us to build representations automatically from large-scale domain data and even add bridges among these languages from different domains. Given these advantages of representation learning for NLP in the feature engineering reduction and performance improvement, many researchers have developed efficient algorithms on representation learning, especially deep learning-based approaches, for NLP.

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|COMP5329

神经网络代写

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Representation Learning for Speech Recognition

如今,语音接口或系统已得到广泛开发并集成到各种现实生活中的应用程序和设备中。Siri 等服务1, 小娜2和谷歌语音搜索3已成为我们日常生活的一部分,并被数百万用户使用。语音识别和分析的探索一直是由希望机器参与人机交互的愿望所推动的。60 多年来,使机器能够理解人类语音、识别说话者和检测人类情感的研究目标在多个不同的研究领域吸引了研究人员的关注,包括但不限于自动语音识别 (ASR)、说话人识别 (SR) ) 和说话者情绪识别 (SER)。

分析和处理语音一直是机器学习 (ML) 算法的关键应用。语音识别研究传统上认为设计手工声学特征的任务与设计有效模型以完成预测和分类决策的任务是分开的不同问题。这种方法有两个主要缺点:首先,特征工程很麻烦,需要上面介绍的人类知识;其次,设计的功能可能不是手头特定语音识别任务的最佳选择。这推动了语音社区采用表示学习技术的最新趋势,它可以自动学习输入信号的中间表示,以更好地适应手头的任务,从而提高性能。在所有这些成功中,基于深度学习的语音表示起着重要作用。在语音技术中使用表示学习技术的主要原因之一是语音数据与二维图像数据有根本的不同。图像可以作为一个整体或块进行分析,但语音必须按顺序格式化以捕获时间依赖性和模式。在语音技术中使用表示学习技术的主要原因之一是语音数据与二维图像数据有根本的不同。图像可以作为一个整体或块进行分析,但语音必须按顺序格式化以捕获时间依赖性和模式。在语音技术中使用表示学习技术的主要原因之一是语音数据与二维图像数据有根本的不同。图像可以作为一个整体或块进行分析,但语音必须按顺序格式化以捕获时间依赖性和模式。

计算机代写|神经网络代写neural networks代考|Representation Learning for Natural Language Processing

除了语音识别之外,表示学习还有许多其他自然语言处理 (NLP) 应用,例如文本表示学习。例如,Google 的图像搜索利用大量数据基于 NLP 技术在同一空间中映射图像和查询(Weston 等,2010)。一般来说,表示学习有两种类型的应用:ñ大号磷. 在一种类型中,语义表示,例如词嵌入,在预训练任务中进行训练(或由人类专家直接设计),然后转移到目标任务的模型中。它通过使用语言建模目标进行训练,并作为其他下游 NLP 模型的输入。在另一种类型中,语义表示位于深度学习模型的隐藏状态中,直接旨在以端到端的方式更好地执行目标任务。例如,许多 NLP 任务想要在语义上组成句子或文档表示,例如情感分类、自然语言推理和关系提取等任务,这些任务都需要句子表示。

传统的 NLP 任务严重依赖于特征工程,这需要仔细的设计和丰富的专业知识。最近,表示学习,尤其是基于深度学习的表示学习正在成为 NLP 最重要的技术。首先,NLP 通常关注多层次的语言条目,包括但不限于字符、单词、短语、句子、段落和文档。表示学习能够在统一的语义空间中表示这些多级语言条目的语义,并对这些语言条目之间的复杂语义依赖关系进行建模。其次,可以在相同的输入上执行各种 NLP 任务。例如,给定一个句子,我们可以执行分词、命名实体识别、关系提取、共指链接等多项任务,和机器翻译。在这种情况下,为多个任务构建一个统一的输入表示空间将更加高效和稳健。最后,可以从多个领域收集自然语言文本,包括但不限于新闻文章、科学文章、文学作品、广告和在线用户生成的内容,例如产品评论和社交媒体。此外,还可以从不同的语言中收集文本,例如英语、中文、西班牙语、日语等。与传统的 NLP 系统必须根据每个领域的特征设计特定的特征提取算法相比,表示学习使我们能够构建从大规模域数据中自动表示,甚至在来自不同域的这些语言之间添加桥梁。

计算机代写|神经网络代写neural networks代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|STAT3007

如果你也在 怎样代写深度学习deep learning这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

深度学习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”。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写深度学习deep learning方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写深度学习deep learning代写方面经验极为丰富,各种代写深度学习deep learning相关的作业也就用不着说。

我们提供的深度学习deep 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 高等概率论
  • 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
计算机代写|深度学习代写deep learning代考|STAT3007

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Subdifferentials

The directional derivative of $f$ at $\boldsymbol{x} \in \operatorname{dom} f$ in the direction of $\boldsymbol{y} \in \mathcal{H}$ is defined by
$$
f^{\prime}(x ; y)=\lim _{\alpha \downarrow 0} \frac{f(x+\alpha y)-f(x)}{\alpha}
$$ if the limit exists. If the limit exists for all $y \in \mathcal{H}$, then one says that $f$ is Gãteaux differentiable at $\boldsymbol{x}$. Suppose $f^{\prime}(\boldsymbol{x} ; \cdot)$ is linear and continuous on $\mathcal{H}$. Then, there exist a unique gradient vector $\nabla f(\boldsymbol{x}) \in \mathcal{H}$ such that
$$
f^{\prime}(\boldsymbol{x} ; \boldsymbol{y})=\langle\boldsymbol{y}, \nabla f(\boldsymbol{x})\rangle, \quad \forall \boldsymbol{y} \in \mathcal{H}
$$
If a function is differentiable, the convexity of a function can easily be checked using the first- and second-order differentiability, as stated in the following:

Proposition $1.1$ Let $f: \mathcal{H} \mapsto(-\infty, \infty]$ be proper. Suppose that $\operatorname{dom} f$ is open and convex, and $f$ is Gâteux differentiable on $\operatorname{dom} f$. Then, the followings are equivalent:

  1. $f$ is convex.
  2. (First-order): $f(\boldsymbol{y}) \geq f(\boldsymbol{x})+\langle\boldsymbol{y}-\boldsymbol{x}, \nabla f(\boldsymbol{x})\rangle, \quad \forall \boldsymbol{x}, \boldsymbol{y} \in \mathcal{H}$.
  3. (Monotonicity of gradient): $\langle\boldsymbol{y}-\boldsymbol{x}, \nabla f(\boldsymbol{y})-\nabla f(\boldsymbol{x})\rangle \geq 0, \quad \forall \boldsymbol{x}, \boldsymbol{y} \in \mathcal{H}$.
    If the convergence in (1.48) is uniform with respect to $\boldsymbol{y}$ on bounded sets, i.e.
    $$
    \lim _{\boldsymbol{0} \neq \boldsymbol{y} \rightarrow \mathbf{0}} \frac{f(\boldsymbol{x}+\boldsymbol{y})-f(\boldsymbol{x})-\langle\boldsymbol{y}, \nabla f(\boldsymbol{x})\rangle}{|\boldsymbol{y}|}=0
    $$

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Linear and Kernel Classifiers

Classification is one of the most basic tasks in machine learning. In computer vision, an image classifier is designed to classify input images in corresponding categories. Although this task appears trivial to humans, there are considerable challenges with regard to automated classification by computer algorithms.

For example, let us think about recognizing “dog” images. One of the first technical issues here is that a dog image is usually taken in the form of a digital format such as JPEG, PNG, etc. Aside from the compression scheme used in the digital format, the image is basically just a collection of numbers on a twodimensional grid, which takes integer values from 0 to 255 . Therefore, a computer algorithm should read the numbers to decide whether such a collection of numbers corresponds to a high-level concept of “dog”. However, if the viewpoint is changed, the composition of the numbers in the array is totally changed, which poses additional challenges to the computer program. To make matters worse, in a natural setting a dog is rarely found on a white background; rather, the dog plays on the lawn or takes a nap in the living room, hides underneath furniture or chews with her eyes closed, which makes the distribution of the numbers very different depending on the situation. Additional technical challenges in computer-based recognition of a dog come from all kinds of sources such as different illumination conditions, different poses, occlusion, intra-class variation, etc., as shown in Fig. 2.1. Therefore, designing a classifier that is robust to such variations was one of the important topics in computer vision literature for several decades.

In fact, the ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) [7] was initiated to evaluate various computer algorithms for image classification at large scale. ImageNet is a large visual database designed for use in visual object recognition software research [8]. Over 14 million images have been hand-annotated in the project to indicate which objects are depicted, and at least one million of the images also have bounding boxes. In particular, ImageNet contains more than 20,000 categories made up of several hundred images. Since 2010, the ImageNet project has organized an annual software competition, the ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC), in which software programs compete for the correct classification and recognition of objects and scenes. The main motivation is to allow researchers to compare progress in classification across a wider variety of objects. Since the introduction of AlexNet in 2012 [9], which was the first deep learning approach to win the ImageNet Challenge, the state-of-the art image classification methods are all deep learning approaches, and now their performance even surpasses human observers.

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|STAT3007

深度学习代写

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Subdifferentials

方向导数 $f$ 在 $\boldsymbol{x} \in \operatorname{dom} f$ 在…方向 $\boldsymbol{y} \in \mathcal{H}$ 定义为
$$
f^{\prime}(x ; y)=\lim _{\alpha \downarrow 0} \frac{f(x+\alpha y)-f(x)}{\alpha}
$$
如果存在限制。如果对所有人都存在限制 $y \in \mathcal{H}$ ,然后有人说 $f$ 是 Gãteaux 可微分于 $\boldsymbol{x}$. 认为 $f^{\prime}(\boldsymbol{x} ; \cdot)$ 是线性且连 续的 $\mathcal{H}$. 那么,存在一个唯一的梯度向量 $\nabla f(\boldsymbol{x}) \in \mathcal{H}$ 这样
$$
f^{\prime}(\boldsymbol{x} ; \boldsymbol{y})=\langle\boldsymbol{y}, \nabla f(\boldsymbol{x})\rangle, \quad \forall \boldsymbol{y} \in \mathcal{H}
$$
如果函数是可微的,则可以使用一阶和二阶可微性轻松检查函数的凸性,如下所述:
主张1.1让 $f: \mathcal{H} \mapsto(-\infty, \infty]$ 是适当的。假设 $\operatorname{dom} f$ 是开凸的,并且 $f$ Gâteux 是可微分的dom $f$. 那么,以下 是等价的:

  1. $f$ 是凸的。
  2. (第一个订单) : $f(\boldsymbol{y}) \geq f(\boldsymbol{x})+\langle\boldsymbol{y}-\boldsymbol{x}, \nabla f(\boldsymbol{x})\rangle, \quad \forall \boldsymbol{x}, \boldsymbol{y} \in \mathcal{H}$.
  3. (梯度的单调性) : $\langle\boldsymbol{y}-\boldsymbol{x}, \nabla f(\boldsymbol{y})-\nabla f(\boldsymbol{x})\rangle \geq 0, \quad \forall \boldsymbol{x}, \boldsymbol{y} \in \mathcal{H}$. 如果 (1.48) 中的收敛是一致的 $\boldsymbol{y}$ 在有界集上,即
    $$
    \lim _{\boldsymbol{0} \neq \boldsymbol{y} \rightarrow 0} \frac{f(\boldsymbol{x}+\boldsymbol{y})-f(\boldsymbol{x})-\langle\boldsymbol{y}, \nabla f(\boldsymbol{x})\rangle}{|\boldsymbol{y}|}=0
    $$

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Linear and Kernel Classifiers

分类是机器学习中最基本的任务之一。在计算机视觉中,图像分类器旨在将输入图像分类为相应的类别。尽管这项任务对人类来说似乎微不足道,但在计算机算法的自动分类方面存在相当大的挑战。

例如,让我们考虑识别“狗”图像。这里的第一个技术问题是狗图像通常以数字格式的形式拍摄,例如 JPEG、PNG 等。除了数字格式中使用的压缩方案之外,图像基本上只是数字的集合在二维网格上,它采用从 0 到 255 的整数值。因此,计算机算法应该读取数字来决定这样的数字集合是否对应于“狗”的高级概念。但是,如果改变视点,数组中数字的组成就会完全改变,这对计算机程序提出了额外的挑战。更糟糕的是,在自然环境中,白色背景上很少能找到狗。相反,狗在草坪上玩耍或在客厅打盹,隐藏在家具下面或闭着眼睛咀嚼,这使得数字的分布因情况而异。基于计算机的狗识别的其他技术挑战来自各种来源,例如不同的照明条件、不同的姿势、遮挡、类内变化等,如图 2.1 所示。因此,设计一个对这种变化具有鲁棒性的分类器是几十年来计算机视觉文献中的重要主题之一。如图 2.1 所示。因此,设计一个对这种变化具有鲁棒性的分类器是几十年来计算机视觉文献中的重要主题之一。如图 2.1 所示。因此,设计一个对这种变化具有鲁棒性的分类器是几十年来计算机视觉文献中的重要主题之一。

事实上,ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC) [7] 的发起是为了评估用于大规模图像分类的各种计算机算法。ImageNet 是一个大型视觉数据库,设计用于视觉对象识别软件研究 [8]。该项目已经对超过 1400 万张图像进行了手动注释,以指示描绘了哪些对象,并且至少有 100 万张图像还具有边界框。特别是,ImageNet 包含由数百张图像组成的 20,000 多个类别。自 2010 年以来,ImageNet 项目组织了一年一度的软件竞赛,即 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC),软件程序在其中竞争对象和场景的正确分类和识别。主要动机是允许研究人员比较更广泛的对象分类的进展。自 2012 年引入 AlexNet [9],这是第一个赢得 ImageNet 挑战赛的深度学习方法,最先进的图像分类方法都是深度学习方法,现在它们的性能甚至超过了人类观察者。

计算机代写|深度学习代写deep learning代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|COMP5329

如果你也在 怎样代写深度学习deep learning这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

深度学习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”。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写深度学习deep learning方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写深度学习deep learning代写方面经验极为丰富,各种代写深度学习deep learning相关的作业也就用不着说。

我们提供的深度学习deep 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 高等概率论
  • 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
计算机代写|深度学习代写deep learning代考|COMP5329

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Some Definitions

Let $\mathcal{X}, \mathcal{Y}$ and $Z$ be non-empty sets. The identity operator on $\mathcal{H}$ is denoted by $I$, i.e. $I x=x, \forall x \in \mathcal{H}$. Let $\mathcal{D} \subset \mathcal{H}$ be a non-emply sel. The set of the fixed points of an operator $\mathcal{T}: D \mapsto D$ is denoted by
$$
\operatorname{Fix} \mathcal{T}={x \in \mathcal{D} \mid \mathcal{T} x=x}
$$
Let $\mathcal{X}$ and $\mathcal{Y}$ be real normed vector space. As a special case of an operator, we define a set of linear operators:
$$
\mathcal{B}(\mathcal{X}, \mathcal{Y})={\mathcal{T}: \mathcal{Y} \mapsto \mathcal{Y} \mid \mathcal{T} \text { is linear and continuous }}
$$
and we write $\mathcal{B}(\mathcal{X})=\mathcal{B}(\mathcal{X}, \mathcal{X})$. Let $f: \mathcal{X} \mapsto[-\infty, \infty]$ be a function. The domain of $f$ is
$$
\operatorname{dom} f={\boldsymbol{x} \in \mathcal{X} \mid f(\boldsymbol{x})<\infty}
$$
the graph of $f$ is
$$
\operatorname{gra} f={(\boldsymbol{x}, y) \in \mathcal{X} \times \mathbb{R} \mid f(\boldsymbol{x})=y},
$$
and the epigraph of $f$ is
$$
\text { eنi } f={(x, y) . x \in X, y \in \mathbb{R}, y \geq f(x)} \text {. }
$$

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Convex Sets, Convex Functions

A function $f(\boldsymbol{x})$ is a convex function if $\operatorname{dom} f$ is a convex set and
$$
f\left(\theta \boldsymbol{x}{1}+(1-\theta) \boldsymbol{x}{2}\right) \leq \theta f\left(\boldsymbol{x}{1}\right)+(1-\theta) f\left(\boldsymbol{x}{1}\right)
$$
for all $x_{1}, x_{2} \in \operatorname{dom} f, 0 \leq \theta \leq 1$. A convex set is a set that contains every line segment between any two points in the set (see Fig. 1.3). Specifically, a set $C$ is convex if $\boldsymbol{x}{1}, \boldsymbol{x}{2} \in \mathcal{C}^{\prime}$, then $\theta \boldsymbol{x}{1}+(1-\theta) \boldsymbol{x}{2} \in \mathcal{C}$ for all $0 \leq \theta \leq 1$. The relation between a convex function and a convex set can also be stated using its epigraph. Specifically, a function $f(x)$ is convex if and only if its epigraph epi $f$ is a convex set.

Convexity is preserved under various operations. For example, if $\left{f_{i}\right}_{i \in I}$ is a family of convex functions, then, $\sup {i \in I} f{i}$ is convex. In addition, a set of convex functions is closed under addition and multiplication by strictly positive real numbers. Moreover, the limit point of a convergent sequence of convex functions is also convex. Important examples of convex functions are summarized in Table $1.1$.

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|COMP5329

深度学习代写

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Some Definitions

让 $\mathcal{X}, \mathcal{Y}$ 和 $Z$ 是非空集。身份运算符 $\mathcal{H}$ 表示为 $I , \mathrm{IE} I x=x, \forall x \in \mathcal{H}$. 让 $\mathcal{D} \subset \mathcal{H}$ 做一个非雇员。算子不动点的集 合 $\mathcal{T}: D \mapsto D$ 表示为
$\operatorname{Fix} \mathcal{T}=x \in \mathcal{D} \mid \mathcal{T} x=x$
让 $\mathcal{X}$ 和 $\mathcal{Y}$ 是实范数向量空间。作为算子的一个特例,我们定义了一组线性算子:
$\mathcal{B}(\mathcal{X}, \mathcal{Y})=\mathcal{T}: \mathcal{Y} \mapsto \mathcal{Y} \mid \mathcal{T}$ is linear and continuous
我们写 $\mathcal{B}(\mathcal{X})=\mathcal{B}(\mathcal{X}, \mathcal{X})$. 让 $f: \mathcal{X} \mapsto[-\infty, \infty]$ 成为一个函数。的领域 $f$ 是
$$
\operatorname{dom} f=\boldsymbol{x} \in \mathcal{X} \mid f(\boldsymbol{x})<\infty
$$
的图表 $f$ 是
$$
\operatorname{gra} f=(\boldsymbol{x}, y) \in \mathcal{X} \times \mathbb{R} \mid f(\boldsymbol{x})=y,
$$
和题词 $f$ 是
$$
\text { eui } f=(x, y) . x \in X, y \in \mathbb{R}, y \geq f(x)
$$

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Convex Sets, Convex Functions

一个函数 $f(\boldsymbol{x})$ 是一个凸函数,如果 $\operatorname{dom} f$ 是一个凸集并且
$$
f(\theta \boldsymbol{x} 1+(1-\theta) \boldsymbol{x} 2) \leq \theta f(\boldsymbol{x} 1)+(1-\theta) f(\boldsymbol{x} 1)
$$
对所有人 $x_{1}, x_{2} \in \operatorname{dom} f, 0 \leq \theta \leq 1$. 凸集是包含集合中任意两点之间的每条线段的集合 (见图 1.3)。具体 来说,一组 $C$ 是凸的,如果 $x 1, x 2 \in \mathcal{C}^{\prime}$ ,然后 $\theta \boldsymbol{x} 1+(1-\theta) \boldsymbol{x} \in \mathcal{C}$ 对所有人 $0 \leq \theta \leq 1$. 凸函数和凸集之 间的关系也可以用它的题词来说明。具体来说,一个函数 $f(x)$ 是凸的当且仅当它的题词 epif是一个凸集。
在各种操作下保持凸性。例如,如果】lleft {f_{ii}right}_{i \in I} 是一个凸函数族,那么, sup $i \in I f i$ 是凸的。此 外,一组凸函数在严格正实数的加法和乘法下是封闭的。此外,凸函数收敛序列的极限点也是凸的。凸函数的重 要例子总结在表中 $1.1$.

计算机代写|深度学习代写deep learning代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|COMP30027

如果你也在 怎样代写深度学习deep learning这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

深度学习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”。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写深度学习deep learning方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写深度学习deep learning代写方面经验极为丰富,各种代写深度学习deep learning相关的作业也就用不着说。

我们提供的深度学习deep 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 高等概率论
  • 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
计算机代写|深度学习代写deep learning代考|COMP30027

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Metric Space

A metric space $(\mathcal{X}, d)$ is a set $\chi$ together with a metric $d$ on the set. Here, a metric is a function that defines a concept of distance between any two members of the set, which is formally defined as follows.

Definition 1.1 (Metric) A metric on a set $X$ is a function called the distance $d$ : $\mathcal{X} \times \mathcal{X} \mapsto \mathbb{R}{+}$, where $\mathbb{R}{+}$is the set of non-negative real numbers. For all $x, y, z \in \mathcal{X}$, this function is required to satisfy the following conditions:

  1. $d(x, y) \geq 0$ (non-negativity).
  2. $d(x, y)=0$ if and only if $x=y$.
  3. $d(x, y)=d(y, x)$ (symmetry).
  4. $d(x, z) \leq d(x, y)+d(y, z)$ (triangle inequality).
    A metric on a space induces topological properties like open and closed sets, which lead to the study of more abstract topological spaces. Specifically, about any point $x$ in a metric space $\mathcal{X}$, we define the open ball of radius $r>0$ about $x$ as the set
    $$
    B_{r}(x)={y \in \mathcal{X}: d(x, y)0$ such that $B_{r}(x)$ is contained in $U$. The complement of an open set is called closed.

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Banach and Hilbert Space

An inner product space is defined as a vector space that is equipped with an inner product. A normed space is a vector space on which a norm is defined. An inner product space is always a normed space since we can define a norm as $|f|=$ $\sqrt{\langle\boldsymbol{f}, \boldsymbol{f}\rangle}$, which is often called the induced norm. Among the various forms of the normed space, one of the most useful normed spaces is the Banach space.
Definition 1.7 The Banach space is a complete normed space.
Here, the “completeness” is especially important from the optimization perspective, since most optimization algorithms are implemented in an iterative manner so that the final solution of the iterative method should belong to the underlying space $\mathcal{H}$. Recall that the convergence property is a property of a metric space. Therefore, the Banach space can be regarded as a vector space equipped with desirable properties of a metric space. Similarly, we can define the Hilbert space.
Definition $1.8$ The Hilbert space is a complete inner product space.
We can easily see that the Hilbert space is also a Banach space thanks to the induced norm. The inclusion relationship between vector spaces, normed spaces, inner product spaces, Banach spaces and Hilbert spaces is illustrated in Fig. 1.1.
As shown in Fig. 1.1, the Hilbert space has many nice mathematical structures such as inner product, norm, completeness, etc., so it is widely used in the machine learning literature. The following are well-known examples of Hilbert spaces:

  • $l^{2}(\mathbb{Z})$ : a function space composed of square summable discrete-time signals, i.e.
    $$
    l^{2}(\mathbb{Z})=\left{x=\left.\left{x_{l}\right}_{l=-\infty}^{\infty}\left|\sum_{l=-\infty}^{\infty}\right| x_{l}\right|^{2}<\infty\right} .
    $$
计算机代写|深度学习代写deep learning代考|COMP30027

深度学习代写

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Metric Space

度量空间 $(\mathcal{X}, d)$ 是一个集合 $\chi$ 连同一个指标 $d$ 在片场。这里,度量是定义集合中任意两个成员之间距离概念的函 数,其正式定义如下。
定义 $1.1$ (度量) 集合上的度量 $X$ 是一个叫做距离的函数 $d: \mathcal{X} \times \mathcal{X} \mapsto \mathbb{R}+$ ,在哪里 $\mathbb{R}+$ 是一组非负实数。对所 有人 $x, y, z \in \mathcal{X}$ ,该函数需要满足以下条件:

  1. $d(x, y) \geq 0$ (非消极性) 。
  2. $d(x, y)=0$ 当且仅当 $x=y$.
  3. $d(x, y)=d(y, x)$ (对称)。
  4. $d(x, z) \leq d(x, y)+d(y, z)$ (三角不等式)。
    空间上的度量会引发诸如开集和闭集之类的拓扑性质,从而导致对更抽象的拓扑空间的研究。具体来说,关 于任何一点 $x$ 在度量空间 $\mathcal{X}$ ,我们定义半径的开球 $r>0$ 关于 $x$ 作为集合
    $\$ \$$
    $\mathrm{B}{-}{\mathrm{r}}(\mathrm{x})=\left{\mathrm{y} \backslash\right.$ in Imathcal ${\mathrm{X}}: \mathrm{d}(\mathrm{x}, \mathrm{y}) 0$ suchthat $\mathrm{B}{-}{\mathrm{r}}(\mathrm{x})$ iscontainedin 美元。开集的补集称为闭集。

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Banach and Hilbert Space

内积空间定义为带有内积的向量空间。范数空间是定义范数的向量空间。内积空间始终是范数空间,因为我们可 以将范数定义为 $|f|=\sqrt{\langle\boldsymbol{f}, \boldsymbol{f}\rangle}$ ,通常称为诱导范数。在范数空间的各种形式中,最有用的范数空间之一是 Banach 空间。
定义 $1.7$ Banach 空间是一个完全范数空间。
在这里,从优化的角度来看,“完整性”尤为重要,因为大多数优化算法都是以迭代的方式实现的,因此迭代方法 的最终解应该属于底层空间 $\mathcal{H}$. 回想一下,收敛属性是度量空间的属性。因此,Banach 空间可以看作是一个向量 空间,它具有度量空间的理想特性。同样,我们可以定义希尔伯特空间。
定义1.8希尔伯特空间是一个完全内积空间。
由于诱导范数,我们可以很容易地看到希尔伯特空间也是巴拿赫空间。向量空间、范数空间、内积空间、Banach 空间和 Hilbert 空间之间的包含关系如图 $1.1$ 所示。
如图 $1.1$ 所示,希尔伯特空间有许多很好的数学结构,如内积、范数、完备性等,因此在机器学习文献中得到了 广泛的应用。以下是著名的希尔伯特空间示例:

  • $l^{2}(\mathbb{Z})$ : 由平方和离散时间信号组成的函数空间,即
计算机代写|深度学习代写deep learning代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|COMP4702

如果你也在 怎样代写机器学习 machine learning这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

机器学习是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域,也就是说,利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据(称为训练数据)建立模型,以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用,如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉,在这些应用中,开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写机器学习 machine learning方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写机器学习 machine learning代写方面经验极为丰富,各种代写机器学习 machine learning相关的作业也就用不着说。

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 高等概率论
  • 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
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|COMP4702

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Proposed Artificial Dragonfly Algorithm for solving Optimization Problem

In this work, modified ADA is implemented for training the NN classifier. The DA model $[21,23]$ concerns on five factors for updating the location of the dragonfly. They are (i) Control cohesion (ii) Alignment (iii) Separation (iv) Attraction (iv) Distraction. The separation of $r^{t h}$ dragonfly, $M_{r}$ is calculated by Equation (1.24) and here $A$ denotes the current dragonfly position, $A_{s}^{\prime}$ refers to the location of $s^{\text {th }}$ neighbouring dragonfly and $H^{\prime}$ denotes the count of neighboring dragonflies.
$$
M_{r}=\sum_{s=1}^{H^{\prime}}\left(A^{\prime}-A_{s}^{\prime}\right)
$$
The alignment and cohesion are computed by Equation (1.25) and Equation (1.26). In Equation (1.25), $Q_{s}^{\prime}$ refers to the velocity of $s^{\text {th }}$ neighbour dragonfly.
$$
\begin{aligned}
J_{r} &=\frac{\sum_{s=1}^{H^{\prime}} Q_{s}^{\prime}}{H^{\prime}} \
V_{r} &=\frac{\sum_{s=1}^{H^{\prime}} A_{s}^{\prime}}{I I^{\prime}}-A
\end{aligned}
$$
Attraction towards food and distraction to the enemy are illustrated in Equation (1.27) and Equation (1.28). In Equation (1.27), $F v$ refers to the food position and in Equation (1.28), ene denotes the enemy position.
$$
\begin{aligned}
&W_{r}=F o-A^{\prime} \
&Z_{r}=e n e+A^{\prime}
\end{aligned}
$$
The vectors such as position $A^{\prime}$ and $\Delta A^{\prime}$ step are considered here for updating the position of the dragonfly. The step vector $\Delta A^{\prime}$ denotes the moving direction of dragonflies as given in Equation (1.29), in which $q^{\prime}, t^{\prime}$, $v^{\prime}, u^{\prime}, z^{\prime}$ and $\delta$ refers the weights for separation, alignment, cohesion, food factor, enemy factor, and inertia respectively and $l$ denotes to the iteration count.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Result Interpretation

The presentation scrutiny of the implemented model with respect to varied values of $T$ is given by Figures $1.6-1.8$ and $1.9$ for accuracy, sensitivity, specificity, and F1 Score respectively. For instance, from Figure $1.6$ accuracy of $T$ at 97 is high, which is $3.06 \%, 3.06 \%, 8.16 \%$, and $6.12 \%$ better than $T$ at $94,95,98,99$, and 100 when $v^{\prime}$ is $0.2$. From Figure 1.6, the accuracy of the adopted model when $T=95$ is high, which is $8.16 \%, 13.27 \%, 8.16 \%$ and $16.33 \%$ better than $T$ at $97,98,99$ and 100 when $v^{\prime}$ is $0.4$. On considering Figure $1.6$, the accuracy at $T=95$ is high, which is $7.53 \%, 3.23 \%, 3.23 \%$ and $3.23 \%$ better than $T$ at $97,98,99$ and 100 when $v^{\prime}$ is $0.2$. Likewise, from Figure $1.7$, the sensitivity of the adopted scheme when $T=97$ is higher, which is $1.08 \%, 2.15 \%, 1.08 \%$, and $16.13 \%$ better than $T$ at $94,95,98$,99 and 100 when $v^{\prime}$ is $0.9$. Also, from Figure $1.7$, the sensitivity at $T=97$ is more, which is $7.22 \%, 12.37 \%, 7.22 \%$ and $6.19 \%$ better than $T$ at 95,98 , 99 and 100 when $v^{\prime}$ is $0.7$. Moreover, Figure $1.8$ shows the specificity of the adopted model, which revealed better results for all the two test cases. From Figure $1.8$, the specificity of the presented model at $T=95$ is high, which is $3.23 \%, 8.6 \%, 8.6 \%$, and $8.6 \%$ better than $T$ at $97,98,99$ and 100 when $v^{\prime}$ is $0.7$. From Figure 1.8, the specificity of the presented model at $T=99$ is high, which is $13.04 \%, 2.17 \%, 2.17 \%$ and $13.04 \%$ better than $T$ at 95,97 , 98 and 100 when $v^{\prime}$ is $0.6$. From Figure $1.8$, the specificity when $T=99$ is high, which is $21.05 \%, 21.05 \%, 47.37 \%$ and $47.37 \%$ better than $T$ at 95,97 , 98 and 100 when $v^{\prime}$ is $0.7$. The F1-score of the adopted model is revealed by Figure 1.9, which shows betterment for all values of $T$. From Figure $1.9$, the F1-score of the implemented model at $T=95$ is high, which is $3.23 \%, 8.6 \%$, $8.6 \%$ and $8.6 \%$ better than $T$ at $97,98,99$ and 100 when $v^{\prime}$ is $0.4$. From Figure $1.9$, the F1-score at $T=99$ is high, which is $3.23 \%, 8.6 \%, 8.6 \%$ and $8.6 \%$ better than $T$ at $95,97,98$ and 100 when $v^{\prime}$ is $0.4$. Thus, the betterment of the adopted scheme has been validated effectively.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Related Work

A comprehensive review of various DL approaches has been done and existing methods for detecting and diagnosing cancer is discussed.

Siddhartha Bhatia et al. [4], implemented a model to predict the lung lesion from CT scans by using Deep Convolutional Residual techniques. Various classifiers like XGBoost and Random Forest are used to train the model. Preprocessing is done and feature extraction is done by implementing UNet and ResNet models. LIDC-IRDI dataset is utilized for evaluation and $84 \%$ of accuracy is recorded.

A. Asuntha et al. [5], implemented an approach to detect and label the pulmonary nodules. Novel deep learning methods are utilized for the detection of lung nodules. Various feature extraction techniques are used then feature selection is done by applying the Fuzzy Particle Swarm Optimization (FPSO) algorithm. Finally, classification is done by Deep learning methods. FPSOCNN is used to reduce the computational problem of CNN. Further valuation is done on a real-time dataset collected from Arthi Scan Hospital. The experimental analysis determines that the novel FPSOCNN gives the best results compared to other techniques.

Fangzhou Lia et al. [6], developed a 3D deep neural network model which comprises of two modules one is to detect the nodules namely the 3D region proposal network and the other module is to evaluate the cancer probabilities, both the modules use a modified U-net network. 2017 Data Science Bowl competition the proposed model won first prize. The overall model achieved better results in the standard competition of lung cancer classification.

Qing Zeng et al. [7]. implemented three variants of DL algorithms namely, CNN, DNN, and SAE. The proposed models are applied to the $\mathrm{Ct}$ scans for the classification and the model is experimented on the LIDC-IDRI dataset and achieved the best performance with $84.32 \%$ specificity, $83.96 \%$ sensitivity and accuracy is $84.15 \%$.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|COMP4702

机器学习代考

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Proposed Artificial Dragonfly Algorithm for solving Optimization Problem

在这项工作中,实施了修改后的 ADA 来训练 NN 分类器。DA模型 $[21,23]$ 更新蜻蜓位置的五个因素的关注。它们 是 (i) 控制凝聚力 (ii) 对齐 (iii) 分离 (iv) 吸引 (iv) 分心。的分离 $r^{\text {th }}$ 蜻蜓, $M_{r}$ 由公式 (1.24) 计算,这里 $A$ 表示当前蜻蜓位置, $A_{s}^{\prime}$ 指的位置 $s^{\text {th }}$ 邻近的蜻蜓和 $H^{\prime}$ 表示相邻蜻蜓的数量。
$$
M_{r}=\sum_{s=1}^{H^{\prime}}\left(A^{\prime}-A_{s}^{\prime}\right)
$$
对齐和内聚由公式 (1.25) 和公式 (1.26) 计算。在等式 (1.25)中, $Q_{s}^{\prime}$ 指的是速度 $s^{\text {th }}$ 邻居蜻蜓。
$$
J_{r}=\frac{\sum_{s=1}^{H^{\prime}} Q_{s}^{\prime}}{H^{\prime}} V_{r}=\frac{\sum_{s=1}^{H^{\prime}} A_{s}^{\prime}}{I I^{\prime}}-A
$$
方程 (1.27) 和方程 (1.28) 说明了对食物的吸引力和对敌人的分心。在等式 (1.27)中, $F v$ 指食物位置,在方程 (1.28) 中,ene 表示敌人位置。
$$
W_{r}=F o-A^{\prime} \quad Z_{r}=e n e+A^{\prime}
$$
位置等向量 $A^{\prime}$ 和 $\Delta A^{\prime}$ step 在这里被考虑用于更新蜻蜓的位置。步向量 $\Delta A^{\prime}$ 表示如公式 (1.29) 中给出的蜻蜓的移 动方向,其中 $q^{\prime}, t^{\prime}, v^{\prime}, u^{\prime}, z^{\prime}$ 和 $\delta$ 分别指分离、对齐、凝聚、食物因素、敌人因素和惯性的权重, $l$ 表示迭代次数。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Result Interpretation

针对不同值的实施模型的呈现审查 $T$ 由数字给出 $1.6-1.8$ 和 $1.9$ 分别用于准确性、敏感性、特异性和 $F 1$ 分数。例 如,从图1.6精度 $T 97$ 为高,即 $3.06 \%, 3.06 \%, 8.16 \%$ ,和 $6.12 \%$ 好于 $T$ 在 $94,95,98,99,100$ 时 $v^{\prime}$ 是 $0.2$. 从 图 1.6 可以看出,所采用模型的准确率在 $T=95$ 很高,即 $8.16 \%, 13.27 \%, 8.16 \%$ 和 $16.33 \%$ 好于 $T$ 在 $97,98,99$ 和 100 时 $v^{\prime}$ 是 $0.4$. 关于考虑图 $1.6$ ,准确度在 $T=95$ 很高,即 $7.53 \%, 3.23 \%, 3.23 \%$ 和 $3.23 \%$ 好于 $T$ 在 $97,98,99$ 和 100 时 $v^{\prime}$ 是 $0.2$. 同样,从图 $1.7$, 所采用方案的敏感性 $T=97$ 更高,即 $1.08 \%, 2.15 \%, 1.08 \%$ ,和 $16.13 \%$ 好于 $T$ 在 $94,95,98,99$ 和 100 时 $v^{\prime}$ 是 $0.9$. 另外,从图 $1.7$ ,灵敏度在 $T=97$ 更多,即 $7.22 \%, 12.37 \%, 7.22 \%$ 和 $6.19 \%$ 好于 $T$ 在 $95,98 , 99$ 和 100 时 $v^{\prime}$ 是 $0.7$. 此外,图1.8显示了所采用模型的特殊 性,这揭示了所有两个测试用例的更好结果。从图 $1.8$, 所提出模型的特殊性 $T=95$ 很高,即
$3.23 \%, 8.6 \%, 8.6 \%$ ,和 $8.6 \%$ 好于 $T$ 在 $97,98,99$ 和 100 时 $v^{\prime}$ 是 $0.7$. 从图 $1.8$ 可以看出,所呈现模型的特殊性 在 $T=99$ 很高,即 $13.04 \%, 2.17 \%, 2.17 \%$ 和 $13.04 \%$ 好于 $T$ 在 $95,97 , 98$ 和 100 时 $v^{\prime}$ 是 $0.6$. 从图 $1.8$, 时的特 异性 $T=99$ 很高,即 $21.05 \%, 21.05 \%, 47.37 \%$ 和 $47.37 \%$ 好于 $T$ 在 $95,97 , 98$ 和 100 时 $v^{\prime}$ 是 $0.7$. 图 $1.9$ 显示 了所采用模型的 F1 分数,它显示了 $T$. 从图 $1.9$, 实现模型的 F1-score 在 $T=95$ 很高,即 $3.23 \%, 8.6 \%, 8.6 \%$ 和 $8.6 \%$ 好于 $T$ 在 $97,98,99$ 和 100 时 $v^{\prime}$ 是 $0.4$. 从图 $1.9$ , F1 分数在 $T=99$ 很高,即 $3.23 \%, 8.6 \%, 8.6 \%$ 和 $8.6 \%$ 好 于 $T$ 在 $95,97,98$ 和 100 时 $v^{\prime}$ 是 $0.4$. 因此,有效地验证了所采用方案的改进。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Related Work

已经对各种 DL 方法进行了全面审查,并讨论了现有的检测和诊断癌症的方法。

悉达多·巴蒂亚等人。[4],实施了一个模型,通过使用深度卷积残差技术从 CT 扫描中预测肺部病变。XGBoost 和随机森林等各种分类器用于训练模型。通过实现 UNet 和 ResNet 模型完成预处理和特征提取。LIDC-IRDI 数据集用于评估和84%记录准确度。

A. Asuntha 等人。[5],实施了一种检测和标记肺结节的方法。新的深度学习方法用于检测肺结节。使用各种特征提取技术,然后通过应用模糊粒子群优化 (FPSO) 算法完成特征选择。最后,分类是通过深度学习方法完成的。FPSOCNN 用于减少 CNN 的计算问题。对从 Arthi Scan 医院收集的实时数据集进行进一步评估。实验分析确定,与其他技术相比,新型 FPSOCNN 给出了最好的结果。

方舟利亚等人。[6],开发了一个 3D 深度神经网络模型,该模型由两个模块组成,一个是检测结节,即 3D 区域提议网络,另一个模块是评估癌症概率,两个模块都使用修改后的 U-net 网络。2017 年 Data Science Bowl 竞赛提出的模型获得一等奖。整体模型在肺癌分类标准竞赛中取得了较好的成绩。

曾庆等。[7]。实现了 DL 算法的三种变体,即 CNN、DNN 和 SAE。所提出的模型适用于C吨扫描分类,并在 LIDC-IDRI 数据集上对模型进行实验,并通过84.32%特异性,83.96%灵敏度和准确度是84.15%.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|COMP30027

如果你也在 怎样代写机器学习 machine learning这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

机器学习是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域,也就是说,利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据(称为训练数据)建立模型,以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用,如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉,在这些应用中,开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写机器学习 machine learning方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写机器学习 machine learning代写方面经验极为丰富,各种代写机器学习 machine learning相关的作业也就用不着说。

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 高等概率论
  • 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
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|COMP30027

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Contrast Enhancement

The contrasting of the resized input image $\operatorname{Im}^{\mathrm{g}}$ is enhanced here. The particular procedure controls the image intensity $[16,22,23]$ and thus the image resolution is developed via the brightness and darkness of $\mathrm{Im}^{\mathrm{g}}$, as given by Equation (1.1), in which $V$ refers to the contrast improvement of the image. Therefore, the current $\operatorname{Im}^{\mathrm{g}}$ transforms into a grey image $\operatorname{Im}_{n e w}^{\mathrm{g}}$.
$$
V=\left(\begin{array}{l}
\left.((\text { Im -low_in }) /(\text { high_in-low_in }))^{\wedge} \text { gamma }\right) \
*(\text { high_out-low_out })
\end{array}\right)+\text { low_out }
$$
Grey thresholding: The Otsu’s oriented grey thresholding [20] method portrays the threshold of the image, which is exploited for converting the grey pixel to either black or white. This is performed depending on the grey intensity (refer Figure 1.3).

Active contour [19]: Here, 2 types of driven forces namely, external and internal energy are exploited. This framework gets smoothed via internal forces and it is reallocated in the direction through the external energy. Therefore, the contour $G(n)$ is formed by the coordinate sets such as $l(n)$ and $k(n)$ as given in Equation (1.2), where $(k, l)$ indicates the contour coordinates and denotes the normalized index of the control point.
$$
G(n)=(k(n) l(n)) ; G(n) \in \operatorname{Im}{n e w}^{C}(k, l) $$ Equation (1.3) shows the total energy of deformed design, where $\operatorname{Im}^{\mathrm{g}^{\text {int }} \text { indi- }}$ cates the internal energy of the curve, $\operatorname{Im}^{\mathrm{g}^{\text {con }}}$ denotes the exterior restriction, denotes the energy of the image. $$ F O^{*}=\int{0}^{1}\left(F O^{\text {int } l} G(n)+F O^{i m} G(n)+F O^{c o n} G(n)\right) d n
$$
In addition, the bending energy and elastic energy are summed up to form the internal energy as specified in Equation (1.4), where $\alpha(n), \beta(n)$ indicates the varying parameter that denotes continuity and contour curving respectively.
$$
\begin{aligned}
F O^{\text {int } l} &=F O^{\text {elastic }}+F O^{\text {bend }}=\alpha(n)\left|\frac{d u}{d n}\right|^{2}+\beta(n)\left|\frac{d^{2} u}{d n^{2}}\right|^{2} \
F O^{\text {elastic }} &=\alpha(G(n)-G(n-1))^{2} d n \
F O^{\text {bend }} &=\beta\left(G(n-1)-G(n)+(G(n+1))^{2} d n\right.
\end{aligned}
$$
Finally, the pre-processed image $\operatorname{Im}_{\text {pre }}$ is determined from the initial stage.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Classification

This work exploits $\mathrm{NN}[18,24]$ for recognizing caries. The input feature set is given by Equation (1.7), in which $N_{D}$ denotes the count of elected features.
$$
F E^{\text {weight }}=\left[F_{1}, F_{2}, F_{3}, F_{4} \ldots F_{N_{D}}\right]
$$
The weight $W E$ of the network model is portrayed by the LM framework. Equation (1.8) portrays the NN framework, in which the resultant output from $i^{\text {th }}$ node of $j^{\text {th }}$ layer is given by $o u_{l}^{(j)}$. The input is signified by $F E^{\text {weight }}{ }{i}^{j}$, $a f(\bullet)$ indicates the activation function, the entire count of input to $j^{\text {th }}$ layer is given by $n u^{(j)}, b i{i}$ symbolizes the input bias to $j^{\text {th }}$ layer, $c$ and $d$ denotes the weight coefficient of $W E$ as specified in Equation (1.9). The predicted network output $\hat{P}$ is given by Equation (1.10), in which $w^{0}$ signifies the bias weight and $w^{(h)}$ defines the hidden neuron weight.
$$
\begin{gathered}
o u_{l}^{(j)}=a f\left[c_{l}^{(j)} b i_{j}+\sum_{i=1}^{n u^{(j)}} F E_{i}^{\text {weight }(j)} d_{i l}^{(j)}\right] \
W E=[c ; d] \
\hat{P}=w^{0}+\sum_{i=1}^{n u^{(j)}} o u_{l}^{(j)} w_{i}^{(h)} W E
\end{gathered}
$$
So as to train the network, the network weight $W E^{*}$ is optimally chosen with the determination of objective function as in Equation (1.11), where $P$ indicates the actual output.
$$
W E^{*}=\arg \min [W E]|P-\hat{P}|
$$
Thus the classifier classifies the input image (non-caries or caries image).

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Nonlinear Programming Optimization

The issue regarding the nonlinear program is given in Equation (1.15), in which $\hat{h}(\hat{x}), \hat{i}(\hat{x})$ and $\hat{j}(\hat{x})$ are portrayed as ‘deferential functions’.
$$
\min {\hat{y}} \hat{h}(\hat{x})=0 $$ So that $$ \begin{aligned} &\hat{i}(\hat{x})=0 \ &\hat{j}(\hat{x})=0 \end{aligned} $$ The substitution of Equation (1.15) is done by a sequence of barrier sub issues as specified in Equation (1.17), in which $\hat{l}>0$ points out the vector of slack parameters, $\hat{k}=(\hat{x}, \hat{l})$ and $\mu>0$ denotes the barrier constraint. $$ \min {\hat{k}} \varphi_{\mu}(\hat{k}) \equiv \hat{h}(\hat{x})-\mu \sum_{\hat{o}}^{\hat{n}} \operatorname{In} \hat{l}_{\hat{o}}
$$ $$
\hat{i}(\hat{y})=0
$$
So that $\hat{j}(\hat{x})+\hat{l}=0$
The Lagrangian function associated with Equation (1.17) is specified in Equation (1.19), in which $\zeta_{\hat{i}}, \zeta_{\hat{a}}$ indicates the ‘Lagrange multipliers’ and $\zeta=\left(\zeta_{\hat{i}}, \zeta_{\hat{a}}\right)$
$$
\aleph(\hat{k}, \zeta ; \mu)=\varphi_{\mu}(\hat{k})+\zeta_{\hat{i}}^{\hat{v}} \hat{i}(\hat{x})+\zeta_{\hat{a}}^{\hat{v}}(\hat{a}(\hat{x})+\hat{l})
$$
The optimality states in Equation (1.17) could be specified as per Equation (1.20), in which $\hat{l}$ and $\zeta_{\hat{a}}$ are non-negative, $\hat{Y}{\hat{i}}$ and $\hat{Y}{\hat{a}}$ refers to Jacobian matrices, $\hat{D}$ and $\Gamma_{\hat{a}}$ points out the diagonal matrices.
$$
\left[\begin{array}{c}
\nabla \hat{h}(\hat{x})+\hat{Y}{\hat{i}}(\hat{x})^{\hat{v}} \zeta{\hat{i}}+\hat{Y}{\hat{a}}(\hat{x})^{\hat{v}} \zeta{\hat{a}} \
\hat{D} \Gamma_{\hat{a}} \hat{e}-\mu \hat{e}
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{l}
0 \
0
\end{array}\right]
$$
Further, the current iterate $(\hat{k}, \zeta)$ outcomes in the primal-dual system as given by Equation (1.21), in which $\hat{z}{\hat{k}}=\left[\begin{array}{c}\dot{z}{\hat{x}} \ \hat{z}{\hat{l}}\end{array}\right], \quad \hat{z}{\zeta}=\left[\begin{array}{c}\dot{z}{\hat{i}} \ \hat{z}{\hat{a}}\end{array}\right]$,
$\hat{c}(\hat{k})=\left[\begin{array}{l}\hat{i}(\hat{x}) \ \hat{j}(\hat{x})+\hat{l}\end{array}\right], \hat{Y}(\hat{x})=\left[\begin{array}{cc}\hat{Y}{\hat{i}}(\hat{x}) & o \ \hat{Y}{\hat{a}}(\hat{x}) & 1\end{array}\right]$ and $\hat{R}(\hat{k}, \zeta ; \mu)=$
$\left[\begin{array}{cc}\nabla_{\hat{x} \hat{x}}^{2} \aleph(\hat{k}, \zeta ; \mu) & 0 \ 0 & \hat{D}^{-1} \Gamma_{\hat{a}}\end{array}\right]$
$\left[\begin{array}{cc}\hat{R}(\hat{\hat{k}}, \zeta ; \mu) & \hat{Y}(\hat{x})^{\hat{v}} \ \hat{Y}(\hat{x}) & 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\hat{z}{\hat{k}} \ \hat{z}{\zeta}\end{array}\right]=-\left[\begin{array}{c}\nabla_{\dot{k}} \aleph(\hat{k}, \zeta ; \mu) \ \hat{c}(\hat{k})\end{array}\right]$

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|COMP30027

机器学习代考

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Contrast Enhancement

调整大小的输入图像的对比度 $\operatorname{Im}^{\mathrm{g}}$ 在这里得到加强。特定程序控制图像强度 $[16,22,23]$ 因此图像分辨率是通过亮 度和暗度来开发的Im’,如公式 (1.1) 所给出,其中 $V$ 指图像的对比度提高。因此,当前 $\mathrm{Im}^{\mathrm{g}}$ 变成灰色图像Im $\mathrm{new}^{\mathrm{g}}$.
$$
\left.V=\left(((\text { Im-low_in }) /(\text { high_in-low_in }))^{\wedge} \text { gamma }\right) (\text { high_out-low_out })\right)+\text { low_out } $$ 灰度阈值: Otsu 的定向灰度阈值 [20] 方法描绘了图像的阈值,用于将灰度像素转换为黑色或白色。这取决于灰度 强度 (参见图 1.3)。 活动轮廓[19]: 这里利用了两种类型的驱动力,即外部能量和内部能量。这个框架通过内力得到平滑,并通过外部 能量在方向上重新分配。因此,轮廓 $G(n)$ 由坐标集形成,例如 $l(n)$ 和 $k(n)$ 如公式 $(1.2)$ 中给出的,其中 $(k, l)$ 表示 轮廓坐标,表示控制点的归一化索引。 $$ G(n)=(k(n) l(n)) ; G(n) \in \operatorname{Im} n e w^{C}(k, l) $$ 等式 (1.3) 显示了变形设计的总能量,其中 $\operatorname{Im}^{\mathrm{g}^{\mathrm{int}}}$ indi- 表示曲线的内能, $\mathrm{Im}^{\mathrm{g}{ }^{\mathrm{con}}}$ 表示外部限制,表示图像的能 量。 $$ F O^{}=\int 0^{1}\left(F O^{\text {int } l} G(n)+F O^{i m} G(n)+F O^{c o n} G(n)\right) d n
$$
此外,弯曲能和弹性能相加,形成公式(1.4) 中指定的内能,其中 $\alpha(n), \beta(n)$ 表示分别表示连续性和轮廓曲线的 变化参数。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Classification

这项工作利用 $N N[18,24] \mathrm{~ 用 于 识 别 䠄}$ features.
$$
F E^{\text {weight }}=\left[F_{1}, F_{2}, F_{3}, F_{4} \ldots F_{N_{D}}\right]
$$ 示为 $F E^{\text {weight }} i^{j}, a f(\bullet)$ 表示激活函数,输入到的整个计数 $j^{\text {th }}$ 层由下式给出 $n u^{(j)}, b i i$ 表示输入偏置为 $j^{\text {th }}$ 层, $c$ 和 $d$ 表示权重系数 $W E$ 如公式 (1.9) 中所述。预测的网络输出 $\hat{P}$ 由公式 (1.10) 给出,其中 $w^{0}$ 表示偏置权重和 $w^{(h)}$ 定 义隐藏的神经元权重。
$$
o u_{l}^{(j)}=a f\left[c_{l}^{(j)} b i_{j}+\sum_{i=1}^{n u^{(j)}} F E_{i}^{\text {weight }(j)} d_{i l}^{(j)}\right] W E=[c ; d] \hat{P}=w^{0}+\sum_{i=1}^{n u^{(j)}} o u_{l}^{(j)} w_{i}^{(h)} W E
$$
为了训练网络,网络权重 $W E^{}$ 最佳选择是通过确定方程 (1.11) 中的目标函数,其中 $P$ 表示实际输出。 $$ W E^{}=\arg \min [W E]|P-\hat{P}|
$$
因此分类器对输入图像 (非齢齿或龀齿图像) 进行分类。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Nonlinear Programming Optimization

方程 (1.15) 中给出了关于非线性程序的问题,其中 $\hat{h}(\hat{x}), \hat{i}(\hat{x})$ 和 $\hat{j}(\hat{x})$ 被描述为”恭敬的功能”。
$$
\min \hat{y} \hat{h}(\hat{x})=0
$$
以便
$$
\hat{i}(\hat{x})=0 \quad \hat{j}(\hat{x})=0
$$
等式 (1.15) 的替换是由等式 (1.17) 中指定的一系列偉碍子问题完成的,其中 $\hat{l}>0$ 指出松弛参数的向量, $\hat{k}=(\hat{x}, \hat{l})$ 和 $\mu>0$ 表示障碍约束。
$$
\begin{gathered}
\min \hat{k} \varphi_{\mu}(\hat{k}) \equiv \hat{h}(\hat{x})-\mu \sum_{\hat{o}}^{\hat{n}} \operatorname{In} \hat{l}{\hat{o}} \ \hat{i}(\hat{y})=0 \end{gathered} $$ 以便 $\hat{j}(\hat{x})+\hat{l}=0$ 与方程 (1.17) 相关的拉格朗日函数在方程 (1.19) 中指定,其中 $\zeta{\hat{i}}, \zeta_{\hat{a}}$ 表示“拉格朗日乘数”和 $\zeta=\left(\zeta_{\hat{i}}, \zeta_{\hat{a}}\right)$
$$
\aleph(\hat{k}, \zeta ; \mu)=\varphi_{\mu}(\hat{k})+\zeta_{\hat{i}}^{\hat{i}} \hat{i}(\hat{x})+\zeta_{\hat{a}}^{\hat{v}}(\hat{a}(\hat{x})+\hat{l})
$$
方程 (1.17) 中的最优状态可以根据方程 (1.20) 指定,其中 $\hat{l}$ 和 $\zeta_{\hat{a}}$ 是非负的, $\hat{Y} \hat{i}$ 和 $\hat{Y} \hat{a}$ 指雅可比矩阵, $\hat{D}$ 和 $\Gamma_{\hat{a}}$ 指出对 角矩阵。
$$
\left[\nabla \hat{h}(\hat{x})+\hat{Y} \hat{i}(\hat{x})^{\hat{v}} \zeta \hat{i}+\hat{Y} \hat{a}(\hat{x})^{\hat{v}} \zeta \hat{a} \hat{D} \Gamma_{\hat{a}} \hat{e}-\mu \hat{e}\right]=\left[\begin{array}{lll}
0 & 0
\end{array}\right]
$$
此外,当前迭代 $(\hat{k}, \zeta)$ 如公式 (1.21) 给出的原始对偶系统中的结果,其中 $\hat{z} \hat{k}=[\dot{z} \hat{x} \hat{z} \hat{l}], \quad \hat{z} \zeta=[\dot{z} \hat{i} \hat{z} \hat{a}]$,

计算机代写|机器学习代写machine learning代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|COMP5318

如果你也在 怎样代写机器学习 machine learning这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

机器学习是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域,也就是说,利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据(称为训练数据)建立模型,以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用,如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉,在这些应用中,开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写机器学习 machine learning方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写机器学习 machine learning代写方面经验极为丰富,各种代写机器学习 machine learning相关的作业也就用不着说。

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 高等概率论
  • 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
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|COMP5318

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Related Work

In 2019, Ayşe et al. [1] have obtainable a vivo study for confirming the recognition of proximal caries by means of NILTI. Moreover, the diagnostic performance of the device was compared over other caries recognition techniques, together with visual assessment. Accordingly, here a total of nine seventy-four proximal surfaces of stable posterior teeth from thirty-four patients were taken into account. The data were examined with statistical analysis and the AUC, specificity, and sensitivity were computed.

In 2019, Darshan et al. [2] have computed the relationship among susceptibility of dental caries progression risk and ENAM gene polymorphisms. The implemented analysis was performed on one sixty-eight children from South India and kids affected by dental caries were also taken into account. ‘Preliminary Insilco analysis’ has revealed that variations in ‘rs7671281 (Ile648Thr) amino acid’ leads to the functional and structural changes in the ENAM.

In 2018, Lee et al. [26] have adopted a method for evaluating the efficiency of DCNN approaches for diagnosis and detection of dental caries on ‘periapical radiographs’. Accordingly, this analysis focused on the potential effectiveness of the DCNN framework for the diagnosis and detection of dental caries. From the analysis, the DCNN framework has offered significant performance in recognizing dental caries in ‘periapical radiographs’.

In 2019, Yue et al. [27] have carried out an analysis on detecting dental caries on three eighty-six kids residing in Mexico town. Here, ‘graphitefurnace atomic-absorption spectroscopy’ was used for quantifying the $\mathrm{Pb}$ levels of blood. Accordingly, the existence of dental caries was computed by means of DMFT scores. Furthermore, the residual approach was exploited in this work for determining the total energy produced in the children based on the consumption of sweets and beverages.

In 2019, Cácia et al. [28] have analyzed how the risk factors of patients influenced operative diagnostic decisions in a dental oriented system in the Netherlands. In this work, the data were gathered from eleven dental practices and the patients attended the practice regularly throughout the observation time. Consequently, a descriptive study was carried out after performing the MLR process.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Proposed Model for Cavities Detection

Figure $1.1$ reveals the schematic depiction of the embraced dental cavities detection model. The instigated outline comprises three foremost steps:

  • Enhancement and Pre-processing;
  • Feature Extraction;
  • Classification;
  • Optimization.
    At the outset, the input image Im is imperiled to noise removing, brightening, and enriching through pre-processing, which comprises four important image upgrading features such as CLLAHE, contrast upgrading, grey thresholding, and active contour. From the pre-processed image $I_{\text {pre }}$, the features are mined by the aid of the MSL method like MLDA \& MPCA model. These mined features are then imperiled to cataloging using NN classifier that bids the categorized outcome (Cavities or No Cavities) [13-16].

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Pre-processing

The image Im is improved by carrying out the below processes.
Conventional Adaptive Histogram Equalisation is apt to over intensify the contrast in near-constant provinces of the image, meanwhile the histogram in such areas is exceedingly strenuous. As a consequence, Adaptive Histogram Equalization may root noise to be enlarged in near-constant areas. Contrast Limited AHE (CLAHE) is modified of adaptable and adjustable histogram equalization in which the dissimilarity intensification is inadequate, so as to diminish this delinquent of noise intensification.

In Contrast Limited AHE (CLAHE), the contrast solidification in the vicinity of a quantified pixel worth is quantified by the gradient of the variation function. This is interactive to the slope of the locality accumulative dissemination function and accordingly to the cost of the histogram at that pixel cost. Contrast Limited AHE confines the intensification by trimming the histogram at a predefined value before calculating the CDF. This confines the slant of the CDF and consequently of the alteration function. The cost at which the histogram is cropped, the ostensible clip perimeter, be governed by normalization of the histogram and thus on the extent of the vicinity region. Collective values limit the resultant intensification. It is advantageous not to discard the part of the histogram that exceeds the clip limit but to redistribute it equally among all histogram bins (refer Figure $1.2$ ) [17-21].

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|COMP5318

机器学习代考

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Related Work

2019 年,Ayşe 等人。[1] 获得了一项体内研究,以确认通过 NILTI 识别近端龋齿。此外,该设备的诊断性能与其他龋齿识别技术以及视觉评估进行了比较。因此,这里总共考虑了来自 34 名患者的稳定后牙的 9 74 个近端面。用统计分析检查数据并计算AUC、特异性和敏感性。

2019 年,Darshan 等人。[2] 计算了龋齿进展风险的易感性与 ENAM 基因多态性之间的关系。对来自南印度的 168 名儿童进行了实施分析,并且还考虑了受龋齿影响的儿童。“初步 Insilco 分析”显示,“rs7671281 (Ile648Thr) 氨基酸”的变异导致 ENAM 的功能和结构变化。

2018 年,Lee 等人。[26] 采用了一种方法来评估 DCNN 方法在“根尖片”上诊断和检测龋齿的效率。因此,本分析侧重于 DCNN 框架在龋齿诊断和检测方面的潜在有效性。从分析来看,DCNN 框架在识别“根尖片”中的龋齿方面提供了显着的性能。

2019年,岳等人。[27] 对居住在墨西哥城的 3 名 86 名儿童的龋齿进行了分析。在这里,“石墨炉原子吸收光谱”用于量化磷b血液水平。因此,龋齿的存在是通过 DMFT 评分来计算的。此外,在这项工作中利用剩余方法来确定基于糖果和饮料消费的儿童产生的总能量。

2019 年,Cácia 等人。[28] 分析了患者的风险因素如何影响荷兰牙科系统中的手术诊断决策。在这项工作中,数据来自 11 家牙科诊所,患者在整个观察期间定期参加诊所。因此,在执行 MLR 过程后进行了描述性研究。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Proposed Model for Cavities Detection

数字1.1揭示了包含的蛀牙检测模型的示意图。发起的大纲包括三个最重要的步骤:

  • 增强和预处理;
  • 特征提取;
  • 分类;
  • 优化。
    首先,输入图像Im通过预处理进行去噪、增亮和富集,包括CLLAHE、对比度升级、灰度阈值和主动轮廓等四个重要的图像升级特征。从预处理图像我预 ,特征是通过MLDA \& MPCA模型等MSL方法挖掘出来的。然后,使用 NN 分类器对分类结果(Cavities or No Cavities)出价 [13-16] 对这些挖掘的特征进行编目。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Pre-processing

图像 Im 通过执行以下处理得到改善。
传统的自适应直方图均衡化在图像接近恒定的区域容易过度增强对比度,同时这些区域的直方图非常吃力。因此,自适应直方图均衡可能会导致噪声在接近恒定的区域被放大。对比度受限的 AHE (CLAHE) 是对差异增强不足的自适应和可调节直方图均衡进行修改,以减少这种噪声增强的拖欠。

在对比度受限的 AHE (CLAHE) 中,量化像素值附近的对比度固化通过变化函数的梯度进行量化。这与局部累积传播函数的斜率以及相应的直方图在该像素成本下的成本是交互的。对比度受限 AHE 通过在计算 CDF 之前将直方图修剪为预定义值来限制增强。这限制了 CDF 的倾斜,从而限制了更改函数。裁剪直方图的成本,即表面上的剪辑周长,受直方图的归一化以及附近区域的范围控制。集体价值限制了由此产生的强化。1.2 ) [17-21].

计算机代写|机器学习代写machine learning代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|A Cross-Domain Landscape of ICT Services in Smart Cities

如果你也在 怎样代写机器学习 machine learning这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

机器学习是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域,也就是说,利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据(称为训练数据)建立模型,以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用,如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉,在这些应用中,开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写机器学习 machine learning方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写机器学习 machine learning代写方面经验极为丰富,各种代写机器学习 machine learning相关的作业也就用不着说。

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 高等概率论
  • 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
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|A Cross-Domain Landscape of ICT Services in Smart Cities

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Layered View of Smart Services

To unify the structure of smart city services and to build a basis for their interconnected holistic description, we introduce the concept of a layered view of the smart city [1]. The approach is based on service value proposition where the structure emerges automatically from the ordering of services according to their purpose.

In this model, five layers of services are identified where the layer one is proposing the value to the final user such as city citizen. Services from lower layers are providing their functionality to services from the upper level. These five layers are: (1) smart features – complex services, offering high perceived value to the city citizens. The value proposition depends on a particular configuration of services from the lower levels (e.g., mobility); (2) smart services-complex services that are using other (more simple) services. Their value proposition is aimed at smart features, even the possibility to use them directly is not excluded, but very limited (e.g., traffic control); (3) support services-simple services with predefined API that you can use to obtain particular information (e.g., vehicle of public transport position check); (4) software-layer that contains all basic software systems that are used to collect, store, process, or control the data; (5) hardware-layer of basic devices to get the data, e.g., sensors, activators, servers, and networks. This approach allows us to model the structure of the services across different domains and it identifies the smart service system in which the value can be perceived, diffused, and co-created on different layers of the service structure.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Urban Planning

Building a smart city needs to take many factors into consideration. To create a city that can adapt citizens needs and demands as well as changing technologies, it is necessary to approach the smart city design in a holistic way. Urban planning aims at connecting all the other parts of the city into one interconnected functional entity. Therefore, urban planning can be defined as “a technical and political process concerned with the control of land use and design of urban environments, which can benefit from trace data, analysis and mining” $[30,31]$. We consider that urban planning creates prerequisites for all other services within the smart city and is responsible for deciding how many infrastructures the city needs, how they should be distributed and whether the infrastructure is sufficient for the needs of citizens. We can therefore state that “an efficient urban planning can, without any doubts, improve the quality of the life of all the citizens” [24].

Important tools for efficient urban planning are data tracing, data mining and analysis. There are open datasets as well as preserved datasets from the enterprises. Currently, due to crowdsourcing initiatives, when citizens play a role of sensor (usually by means of their smart phones), open data contain a wide range of data about location of citizens. On the other hand, preserved data from telecommunication companies also provide valuable insights into mobility across the city. Additionally, there are plenty of datasets regarding demographic and geographic information provided by the city. These datasets represent a valuable source for data mining and analysis and can support efficient urban planning [31]. As plotted in Fig. 1, urban planning includes a wide range of services. One of the most significant groups of services is smart buildings. Smart buildings are defined as the buildings with intelligent features such as ability to measure, store, and analyze data from the environment, namely for the purpose of household automation $[13,8]$, energy savings $[23]$, or building safety $[32]$.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Smart Energy

One of the fundamental elements in smart cities is the optimization of energy use within the entire community, which aims at achieving eco-friendly lifestyle with high quality of living $[27,34,7]$. The crucial role in this process is operated by ICT empowered electricity grid, which is known as the smart grid. In the smart grid, the ICT infrastructure improves efficient use of the physical infrastructure, providing the capacity to safely integrate more renewable energy sources and smart devices, delivering power more efficiently in secure and reliable way through new control and monitoring capabilities. By using automatic grid reconfiguration, the city can prevent or restore outages and enable consumers to have greater control over their consumption of electricity $[35,36,37]$.

Several concepts of smart grid development and implementation have been introduced [17]. However, a complete picture of the smart grid ICT architecture and its existing design alternatives is still missing. When building the view in Fig. 2, we studied smart grid implementation from EU and USA. A valuable input for our study was the DISCERN project [18], which resulted into the generally accepted smart grid Reference Architecture (SGAM) model, as well as a usecase approach to smart grid development, where the use cases help to determine the key performance indicator (KPI) for the smart grid architecture [10]. Another project, called Grid4EU, presents six demo architectures. All of them were created with regard to SGAM. One of the demo architectures was proposed by a Czech energy distribution company [18]. This proposed solution focuses on automatic operation within the grid. It is supported by remote-control devices and connections that enable fast communication via regional dispatcher system. Another useful information source about smart grid architecture development in the USA was provided by a study of the California State University of Sacramento [38]. Although its main focus was cyber security and vulnerability of smart grid architecture, this study also brings information about the architecture itself and its stage of development in the USA. Finally, the description of the hardware part of the smart grid infrastructure can be found in [21], where the purpose of all hardware components in Fig. 2 is described.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|A Cross-Domain Landscape of ICT Services in Smart Cities

机器学习代考

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Layered View of Smart Services

为了统一智慧城市服务的结构并为其相互关联的整体描述奠定基础,我们引入了智慧城市分层视图的概念[1]。该方法基于服务价值主张,其中结构根据服务目的从服务排序中自动出现。

在该模型中,识别了五层服务,其中第一层向最终用户(如城市公民)提出价值。来自较低层的服务正在为来自较高层的服务提供它们的功能。这五个层次是:(1)智能功能——复杂的服务,为城市居民提供高感知价值。价值主张取决于较低级别的特定服务配置(例如,移动性);(2) 智能服务——使用其他(更简单)服务的复杂服务。他们的价值主张是针对智能功能,甚至不排除直接使用它们的可能性,但非常有限(例如,交通控制);(3) 支持服务——具有可用于获取特定信息的预定义 API 的简单服务(例如,公共交通工具位置检查的车辆);(4) 软件层,包含用于收集、存储、处理或控制数据的所有基本软件系统;(5) 获取数据的基本设备的硬件层,例如传感器、激活器、服务器和网络。这种方法使我们能够对跨不同领域的服务结构进行建模,并识别出可以在服务结构的不同层上感知、传播和共同创造价值的智能服务系统。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Urban Planning

建设智慧城市需要考虑很多因素。为了创建一个能够适应市民需求和需求以及不断变化的技术的城市,有必要以整体方式进行智慧城市设计。城市规划旨在将城市的所有其他部分连接成一个相互关联的功能实体。因此,城市规划可以定义为“一个与控制土地使用和城市环境设计有关的技术和政治过程,它可以从追踪数据、分析和挖掘中受益”[30,31]. 我们认为,城市规划为智慧城市内的所有其他服务创造了先决条件,并负责决定城市需要多少基础设施、它们应该如何分布以及基础设施是否足以满足市民的需求。因此,我们可以说,“毫无疑问,有效的城市规划可以提高所有公民的生活质量”[24]。

有效城市规划的重要工具是数据追踪、数据挖掘和分析。有来自企业的开放数据集和保留的数据集。目前,由于众包举措,当公民扮演传感器的角色(通​​常通过他们的智能手机)时,开放数据包含关于公民位置的广泛数据。另一方面,来自电信公司的保存数据也为了解整个城市的流动性提供了宝贵的见解。此外,还有大量关于城市提供的人口和地理信息的数据集。这些数据集代表了数据挖掘和分析的宝贵来源,可以支持有效的城市规划[31]。如图 1 所示,城市规划包括广泛的服务。最重要的服务组之一是智能建筑。[13,8], 节能[23],或建筑安全[32].

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Smart Energy

智慧城市的基本要素之一是优化整个社区的能源使用,旨在实现生态友好的生活方式和高品质的生活[27,34,7]. 在这一过程中,至关重要的角色是由信息通信技术赋能的电网运营,即智能电网。在智能电网中,ICT 基础设施提高了物理基础设施的使用效率,提供了安全集成更多可再生能源和智能设备的能力,通过新的控制和监控功能以安全可靠的方式更高效地供电。通过使用自动电网重新配置,城市可以防止或恢复断电,并使消费者能够更好地控制他们的电力消耗[35,36,37].

已经介绍了智能电网开发和实施的几个概念[17]。然而,仍然缺少智能电网 ICT 架构及其现有设计替代方案的完整图景。在构建图 2 中的视图时,我们研究了欧盟和美国的智能电网实施。我们研究的一个有价值的输入是 DISCERN 项目 [18],它产生了普遍接受的智能电网参考架构 (SGAM) 模型,以及智能电网开发的用例方法,其中用例有助于确定关键性能智能电网架构的指标(KPI)[10]。另一个名为 Grid4EU 的项目展示了六个演示架构。所有这些都是针对 SGAM 创建的。其中一个演示架构是由捷克能源分配公司 [18] 提出的。该提议的解决方案侧重于电网内的自动运行。它由远程控制设备和连接支持,通过区域调度系统实现快速通信。加利福尼亚州立大学萨克拉门托分校的一项研究提供了另一个关于美国智能电网架构发展的有用信息来源[38]。尽管其主要关注点是网络安全和智能电网架构的脆弱性,但本研究还提供了有关架构本身及其在美国发展阶段的信息。最后,智能电网基础设施的硬件部分的描述可以在[21]中找到,其中描述了图2中所有硬件组件的用途。它由远程控制设备和连接支持,通过区域调度系统实现快速通信。加利福尼亚州立大学萨克拉门托分校的一项研究提供了另一个关于美国智能电网架构发展的有用信息来源[38]。尽管其主要关注点是网络安全和智能电网架构的脆弱性,但本研究还提供了有关架构本身及其在美国发展阶段的信息。最后,智能电网基础设施的硬件部分的描述可以在[21]中找到,其中描述了图2中所有硬件组件的用途。它由远程控制设备和连接支持,通过区域调度系统实现快速通信。加利福尼亚州立大学萨克拉门托分校的一项研究提供了另一个关于美国智能电网架构发展的有用信息来源[38]。尽管其主要关注点是网络安全和智能电网架构的脆弱性,但本研究还提供了有关架构本身及其在美国发展阶段的信息。最后,智能电网基础设施的硬件部分的描述可以在[21]中找到,其中描述了图2中所有硬件组件的用途。尽管其主要关注点是网络安全和智能电网架构的脆弱性,但本研究还提供了有关架构本身及其在美国发展阶段的信息。最后,智能电网基础设施的硬件部分的描述可以在[21]中找到,其中描述了图2中所有硬件组件的用途。尽管其主要关注点是网络安全和智能电网架构的脆弱性,但本研究还提供了有关架构本身及其在美国发展阶段的信息。最后,智能电网基础设施的硬件部分的描述可以在[21]中找到,其中描述了图2中所有硬件组件的用途。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写