分类: 机器学习/统计学习代写

计算机代写|深度学习代写deep learning代考|STAT3007

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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”。

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  • 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.

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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。

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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

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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”。

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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
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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 $1.1$.

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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 $1.1$.

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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。

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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
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计算机代写|深度学习代写deep learning代考|COMP30027

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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
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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。

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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
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机器学习代写|流形学习代写manifold data learning代考|SCl 7314

如果你也在 怎样代写流形学习manifold data 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。

流形学习是机器学习的一个流行且快速发展的子领域,它基于一个假设,即一个人的观察数据位于嵌入高维空间的低维流形上。本文介绍了流形学习的数学观点,深入探讨了核学习、谱图理论和微分几何的交叉点。重点放在图和流形之间的显著相互作用上,这构成了流形正则化技术的广泛使用的基础。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写流形学习manifold data 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。我们的专家在代写流形学习manifold data learning代写方面经验极为丰富,各种代写流形学习manifold data learning相关的作业也就用不着说。

我们提供的流形学习manifold data 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
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机器学习代写|流形学习代写manifold data learning代考|SCl 7314

机器学习代写|流形学习代写manifold data learning代考|Curves and Geodesics

If the Riemannian manifold $(\mathcal{M}, g)$ is connected, it is a metric space with an induced topology that coincides with the underlying manifold topology. We can, therefore, define a function $d^{\mathcal{M}}$ on $\mathcal{M}$ that calculates distances between points on $\mathcal{M}$ and determines its structure.

Let $\mathbf{p}, \mathbf{q} \in \mathcal{M}$ be any two points on the Riemannian manifold $\mathcal{M}$. We first define the length of a (one-dimensional) curve in $\mathcal{M}$ that joins $\mathbf{p}$ to $\mathbf{q}$, and then the length of the shortest such curve.

A curve in $\mathcal{M}$ is defined as a smooth mapping from an open interval $\Lambda$ (which may have infinite length) in $\Re$ into $\mathcal{M}$. The point $\lambda \in \Lambda$ forms a parametrization of the curve. Let $c(\lambda)=\left(c_{1}(\lambda), \cdots, c_{d}(\lambda)\right)^{\top}$ be a curve in $\Re^{d}$ parametrized by $\lambda \in \Lambda \subseteq \Re$. If we take the coordinate functions, $\left{c_{h}(\lambda)\right}$, of $c(\lambda)$ to be as smooth as needed (usually, $\mathcal{C}^{\infty}$, functions that have any number of continuous derivatives), then we say that $c$ is a smooth curve. If $c(\lambda+\alpha)=c(\lambda)$ for all $\lambda, \lambda+\alpha \in \Lambda$, the curve $c$ is said to be closed. The velocity (or tangent) vector at the point $\lambda$ is given by
$$
c^{\prime}(\lambda)=\left(c_{1}^{\prime}(\lambda), \cdots, c_{d}^{\prime}(\lambda)\right)^{\tau},
$$
where $c_{j}^{\prime}(\lambda)=d c_{j}(\lambda) / d \lambda$, and the “speed” of the curve is
$$
\left|c^{\prime}(\lambda)\right|=\left{\sum_{j=1}^{d}\left[c_{j}^{\prime}(\lambda)\right]^{2}\right}^{1 / 2}
$$
Distance on a smooth curve $c$ is given by arc-length, which is measured from a fixed point $\lambda_{0}$ on that curve. Usually, the fixed point is taken to be the origin, $\lambda_{0}=0$, defined to be one of the two endpoints of the data. More generally, the arc-length $L(c)$ along the curve $c(\lambda)$ from point $\lambda_{0}$ to point $\lambda_{1}$ is defined as
$$
L(c)=\int_{\lambda_{0}}^{\lambda_{1}}\left|c^{\prime}(\lambda)\right| d \lambda .
$$

机器学习代写|流形学习代写manifold data learning代考|Linear Manifold Learning

Most statistical theory and applications that deal with the problem of dimensionality reduction are focused on linear dimensionality reduction and, by extension, linear manifold learning. A linear manifold can be visualized as a line, a plane, or a hyperplane, depending upon the number of dimensions involved. Data are observed in some high-dimensional space and it is usually assumed that a lower-dimensional linear manifold would be the most appropriate summary of the relationship between the variables. Although data tend not to live on a linear manifold, we view the problem as having two kinds of motivations. The first such motivation is to assume that the data live close to a linear manifold, the distance off the manifold determined by a random error (or noise) component. A second way of thinking about linear manifold learning is that a linear manifold is really a simple linear approximation to a more complicated type of nonlinear manifold that would probably be a better fit to the data. In both scenarios, the intrinsic dimensionality of the linear manifold is taken to be much smaller than the dimensionality of the data.

Identifying a linear manifold embedded in a higher-dimensional space is closely related to the classical statistics problem of linear dimensionality reduction. The recommended way of accomplishing linear dimensionality reduction is to create a reduced set of linear transformations of the input variables. Linear transformations are projection methods, and so the problem is to derive a sequence of low-dimensional projections of the input data that possess some type of optimal properties.

There are many techniques that can be used for either linear dimensionality reduction or linear manifold learning. In this chapter, we describe only two linear methods, namely, principal component analysis and multidimensional scaling. The earliest projection method was principal component analysis (dating back to 1933), and this technique has become the most popular dimensionality-reducing technique in use today. A related method is that of multidimensional scaling (dating back to 1952), which has a very different motivation. An adaptation of multidimensional scaling provided the core element of the IsOMAP algorithm for nonlinear manifold learning.

机器学习代写|流形学习代写manifold data learning代考|SCl 7314

流形学习代写

机器学习代写|流形学习代写manifold data learning代考|Curves and Geodesics

如果黎曼流形 $(\mathcal{M}, g)$ 是连通的,它是一个度量空间,其诱导拓扑与底层流形拓扑一致。因此,我们可以定义一 个函数 $d^{\mathcal{M}}$ 上 $\mathcal{M}$ 计算点之间的距离 $\mathcal{M}$ 并确定其结构。
让 $\mathbf{p}, \mathbf{q} \in \mathcal{M}$ 是黎曼流形上的任意两点 $\mathcal{M}$. 我们首先定义一条 (一维) 曲线的长度 $\mathcal{M}$ 加入 $\mathbf{p}$ 至 $\mathbf{q}$, 然后是最短的 这种曲线的长度。
中的一条曲线 $\mathcal{M}$ 定义为开区间的平滑映射 $\Lambda$ (可能有无限长) 在 $\Re$ 进入 $\mathcal{M}$. 重点 $\lambda \in \Lambda$ 形成曲线的参数化。让 $c(\lambda)=\left(c_{1}(\lambda), \cdots, c_{d}(\lambda)\right)^{\top}$ 成为曲线 $\Re^{d}$ 参数化 $\lambda \in \Lambda \subseteq \Re$. 如果我们取坐标函数,
lleft{c_{h}(Nambda)\right },的 $c(\lambda)$ 尽可能平滑(通常, $\mathcal{C}^{\infty}$ ,具有任意数量的连续导数的函数),那么我们说 $c$ 是 一条平滑曲线。如果 $c(\lambda+\alpha)=c(\lambda)$ 对所有人 $\lambda, \lambda+\alpha \in \Lambda$, 曲线 $c$ 据说是关闭的。该点的速度 (或切线) 矢 量 $\lambda$ 是 (谁) 给的
$$
c^{\prime}(\lambda)=\left(c_{1}^{\prime}(\lambda), \cdots, c_{d}^{\prime}(\lambda)\right)^{\tau}
$$
在哪里 $c_{j}^{\prime}(\lambda)=d c_{j}(\lambda) / d \lambda$ ,曲线的“速度”为
平滑曲线上的距离 $c$ 由弧长给出,从一个固定点测量 $\lambda_{0}$ 在那条曲线上。通常,以不动点为原点, $\lambda_{0}=0$ ,定义为 数据的两个端点之一。更一般地,弧长 $L(c)$ 沿着曲线 $c(\lambda)$ 从点 $\lambda_{0}$ 指向 $\lambda_{1}$ 定义为
$$
L(c)=\int_{\lambda_{0}}^{\lambda_{1}}\left|c^{\prime}(\lambda)\right| d \lambda .
$$

机器学习代写|流形学习代写manifold data learning代考|Linear Manifold Learning

大多数处理降维问题的统计理论和应用都集中在线性降维上,并通过扩展,线性流形学习。线性流形可以可视化为线、平面或超平面,具体取决于所涉及的维数。数据是在一些高维空间中观察到的,通常假设低维线性流形是变量之间关系的最合适的总结。尽管数据往往不存在于线性流形上,但我们认为这个问题有两种动机。第一个这样的动机是假设数据靠近线性流形,流形的距离由随机误差(或噪声)分量确定。关于线性流形学习的第二种思考方式是,线性流形实际上是对更复杂类型的非线性流形的简单线性近似,可能更适合数据。在这两种情况下,线性流形的内在维度都被认为远小于数据的维度。

识别嵌入在高维空间中的线性流形与线性降维的经典统计问题密切相关。完成线性降维的推荐方法是创建一组输入变量的简化线性变换。线性变换是投影方法,因此问题是推导出具有某种最佳属性的输入数据的一系列低维投影。

有许多技术可用于线性降维或线性流形学习。在本章中,我们只描述了两种线性方法,即主成分分析和多维缩放。最早的投影方法是主成分分析(可追溯到 1933 年),该技术已成为当今最流行的降维技术。一种相关的方法是多维缩放(可追溯到 1952 年),其动机非常不同。多维缩放的适应为非线性流形学习提供了 IsOMAP 算法的核心元素。

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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。

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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。

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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。

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机器学习代写|流形学习代写manifold data learning代考|INFS6077

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机器学习代写|流形学习代写manifold data learning代考|Topological Spaces

Topological spaces were introduced by Maurice Fréchet (1906) (in the form of metric spaces), and the idea was developed and extended over the next few decades. Amongst those who contributed significantly to the subject was Felix Hausdorff, who in 1914 coined the phrase “topological space” using Johann Benedict Listing’s German word Topologie introduced in $1847 .$

A topological space $\mathcal{X}$ is a nonempty collection of subsets of $\mathcal{X}$ which contains the empty set, the space itself, and arbitrary unions and finite intersections of those sets. A topological space is often denoted by $(\mathcal{X}, \mathcal{T})$, where $\mathcal{T}$ represents the topology associated with $\mathcal{X}$. The elements of $\mathcal{T}$ are called the open sets of $\mathcal{X}$, and a set is closed if its complement is open. Topological spaces can also be characterized through the concept of neighborhood. If $\mathbf{x}$ is a point in a topological space $\mathcal{X}$, its neighborhood is a set that contains an open set that contains $\mathbf{x}$.
Let $\mathcal{X}$ and $\mathcal{Y}$ be two topological spaces, and let $U \subset \mathcal{X}$ and $V \subset \mathcal{Y}$ be open subsets. Consider the family of all cartesian products of the form $U \times V$. The topology formed from these products of open subsets is called the product topology for $\mathcal{X} \times \mathcal{Y}$. If $W \subset \mathcal{X} \times \mathcal{Y}$, then $W$ is open relative to the product topology iff for each point $(x, y) \in \mathcal{X} \times \mathcal{Y}$ there are open neighborhoods, $U$ of $x$ and $V$ of $y$, such that $U \times V \subset W$. For example, the usual topology for $d$-dimensional Euclidean space $\Re^{d}$ consists of all open sets of points in $\Re^{d}$, and this topology is equivalent to the product topology for the product of $d$ copies of $\Re$.

One of the core elements of manifold learning involves the idea of “embedding” one topological space inside another. Loosely speaking, the space $\mathcal{X}$ is said to be embedded in the space $\mathcal{Y}$ if the topological properties of $\mathcal{Y}$ when restricted to $\mathcal{X}$ are identical to the topological properties of $\mathcal{X}$. To be more specific, we state the following definitions. A function $g: \mathcal{X} \rightarrow \mathcal{Y}$ is said to be continuous if the inverse image of an open set in $\mathcal{Y}$ is an open set in $\mathcal{X}$. If $g$ is a bijective (i.e., one-to-one and onto) function such that $g$ and its inverse $g^{-1}$ are continuous, then $g$ is said to be a homeomorphism. Two topological spaces $\mathcal{X}$ and $\mathcal{Y}$ are said to be homeomorphic (or topologically equivalent) if there exists a homeomorphism from one space onto the other. A topological space $\mathcal{X}$ is said to be embedded in a topological space $\mathcal{Y}$ if $\mathcal{X}$ is homeomorphic to a subspace of $\mathcal{Y}$.

机器学习代写|流形学习代写manifold data learning代考|Riemannian Manifolds

In the entire theory of topological manifolds, there is no mention of the use of calculus. However, in a prototypical application of a “manifold,” calculus enters in the form of a “smooth” (or differentiable) manifold $\mathcal{M}$, also known as a Riemannian manifold; it is usually defined in differential geometry as a submanifold of some ambient (or surrounding) Euclidean space, where the concepts of length, curvature, and angle are preserved, and where smoothness relates to differentiability. The word manifold (in German, Mannigfaltigkeit) was coined in an “intuitive” way and without any precise definition by Georg Friedrich Bernhard Riemann (1826-1866) in his 1851 doctoral dissertation (Riemann, 1851; Dieudonné, 2009); in 1854, Riemann introduced in his famous Habilitations lecture the idea of a topological manifold on which one could carry out differential and integral calculus.

A topological manifold $\mathcal{M}$ is called a smooth (or differentiable) manifold if $\mathcal{M}$ is continuously differentiable to any order. All smooth manifolds are topological manifolds, but the reverse is not necessarily true. (Note: Authors often differ on the precise definition of a “smooth” manifold.)

We now define the analogue of a homeomorphism for a differentiable manifold. Consider two open sets, $U \in \Re^{r}$ and $V \in \Re^{s}$, and let $g: U \rightarrow V$ so that for $\mathbf{x} \in U$ and $\mathbf{y} \in V, g(\mathbf{x})=$ y. If the function $g$ has finite first-order partial derivatives, $\partial y_{j} / \partial x_{i}$, for all $i=1,2, \ldots, r$, and all $j=1,2, \ldots, s$, then $g$ is said to be a smooth (or differentiable) mapping on $U$. We also say that $g$ is a $\mathcal{C}^{1}$-function on $U$ if all the first-order partial derivatives are continuous. More generally, if $g$ has continuous higher-order partial derivatives, $\partial^{k_{1}+\cdots+k_{r}} y_{j} / \partial x_{1}^{k_{1}} \cdots \partial x_{r}^{k_{r}}$, for all $j=1,2, \ldots, s$ and all nonnegative integers $k_{1}, k_{2}, \ldots, k_{r}$ such that $k_{1}+k_{2}+\cdots+k_{r} \leq r$, then we say that $g$ is a $\mathcal{C}^{\top}$-function, $r=1,2, \ldots$. If $g$ is a $\mathcal{C}^{r}$-function for all $r \geq 1$, then we say that $g$ is a $\mathcal{C}^{\infty}$-function.

If $g$ is a homeomorphism from an open set $U$ to an open set $V$, then it is said to be a $\mathcal{C}^{r}$-diffeomorphism if $g$ and its inverse $g^{-1}$ are both $\mathcal{C}^{r}$-functions. A $\mathcal{C}^{\infty}$-diffeomorphism is simply referred to as a diffeomorphism. We say that $U$ and $V$ are diffeomorphic if there exists a diffeomorphism between them. These definitions extend in a straightforward way to manifolds. For example, if $\mathcal{X}$ and $\mathcal{Y}$ are both smooth manifolds, the function $g: \mathcal{X} \rightarrow \mathcal{Y}$ is a diffeomorphism if it is a homeomorphism from $\mathcal{X}$ to $\mathcal{Y}$ and both $g$ and $g^{-1}$ are smooth. Furthermore, $\mathcal{X}$ and $\mathcal{Y}$ are diffeomorphic if there exists a diffeomorphism between them, in which case, $\mathcal{X}$ and $\mathcal{Y}$ are essentially indistinguishable from each other.

机器学习代写|流形学习代写manifold data learning代考|INFS6077

流形学习代写

机器学习代写|流形学习代写manifold data learning代考|Topological Spaces

Maurice Fréchet (1906) 引入了拓扑空间(以度量空间的形式),这个想法在接下来的几十年中得到发展和扩 展。对这个主题做出重大贡献的人中有 Felix Hausdorff,他在 1914 年使用 Johann Benedict Listing 的德语单词 Topologie 创造了“拓扑空间”一词。1847.
拓扑空间 $\mathcal{X}$ 是子集的非空集合 $\mathcal{X}$ 它包含空集、空间本身以及这些集合的任意并集和有限交集。拓扑空间通常表示 为 $(\mathcal{X}, \mathcal{T})$ ,在哪里 $\mathcal{T}$ 表示与相关的拓扑 $\mathcal{X}$. 的元素 $\mathcal{T}$ 被称为开集 $\mathcal{X}$ ,如果它的补集是开集,则它是闭集。拓扑空 间也可以通过邻域的概念来表征。如果 $\mathbf{x}$ 是拓扑空间中的一个点 $\mathcal{X}$ ,它的邻域是一个包含一个开集的集合,其中 包含 $\mathbf{x}$.
让 $\mathcal{X}$ 和 $\mathcal{Y}$ 是两个拓扑空间,令 $U \subset \mathcal{X}$ 和 $V \subset \mathcal{Y}$ 是开放子集。考虑以下形式的所有笛卡尔积的族 $U \times V$. 由这些 开放子集的乘积形成的拓扑称为乘积拓扑 $\mathcal{X} \times \mathcal{Y}$. 如果 $W \subset \mathcal{X} \times \mathcal{Y}$ ,然后 $W$ 对于每个点相对于产品拓扑是开 放的 $(x, y) \in \mathcal{X} \times \mathcal{Y}$ 有开放的社区, $U$ 的 $x$ 和 $V$ 的 $y$ ,这样 $U \times V \subset W$. 例如,通常的拓扑 $d$ 维欧几里得空间 $\Re^{d}$ 由所有开集的点组成 $\Re^{d}$, 这个拓扑等价于 的乘积的乘积拓扑 $d$ 的副本 $\Re$.
流形学习的核心要素之一涉及将一个拓扑空间“嵌入“另一个拓扑空间的想法。说白了就是空间 $\mathcal{X}$ 据说嵌入空间 $\mathcal{Y}$ 如果拓扑性质Y)当限制在 $\mathcal{X}$ 与拓扑性质相同 $\mathcal{X}$. 更具体地说,我们陈述以下定义。一个函数 $g: \mathcal{X} \rightarrow \mathcal{Y}$ 如果一个 开集的逆像在 $\mathcal{Y}$ 是一个开集 $\mathcal{X}$. 如果 $g$ 是一个双射(即,一对一和上)函数,使得 $g$ 和它的逆 $g^{-1}$ 是连续的,那么 $g$ 据说是同胚。两个拓扑空间 $\mathcal{X}$ 和 $\mathcal{Y}$ 如果存在从一个空间到另一个空间的同胚,则称其是同胚的(或拓扑等价 的)。拓扑空间 $\mathcal{X}$ 据说嵌入在拓扑空间中 $\mathcal{Y}$ 如果 $\mathcal{X}$ 同胚于一个子空间 $\mathcal{Y}$.

机器学习代写|流形学习代写manifold data learning代考|Riemannian Manifolds

在拓扑流形的整个理论中,没有提到微积分的使用。然而,在“流形”的原型应用中,微积分以“平滑” (或可微分) 流形的形式出现 $\mathcal{M}$ ,也称为黎曼流形;它通常在微分几何中定义为一些周围 (或周围) 欧几里得空间的子流形, 其中保留了长度、曲率和角度的概念,并且平滑度与可微性相关。Georg Friedrich Bernhard Riemann (18261866) 在他 1851 年的博士论文 (Riemann, 1851; Dieudonné, 2009) 中以“直观”的方式创造了流形这个词 (德 语,Mannigfaltigkeit),没有任何精确的定义;1854 年,黎曼在他著名的 Habilitations 演讲中介绍了拓扑流形 的概念,人们可以在该流形上进行微分和积分。
拓扑流形 $\mathcal{M}$ 称为光滑(或可微) 流形,如果 $\mathcal{M}$ 连续可微分到任意阶。所有光滑流形都是拓扑流形,但反过来不 一定正确。(注:作者经常对“平滑”流形的精确定义存在分歧。)
我们现在为可微流形定义同胚的类比。考虑两个开集, $U \in \Re^{r}$ 和 $V \in \Re^{s}$ ,然后让 $g: U \rightarrow V$ 所以对于 $\mathbf{x} \in U$ 和 $\mathbf{y} \in V, g(\mathbf{x})=$ 是的。如果函数 $g$ 具有有限的一阶偏导数, $\partial y_{j} / \partial x_{i}$ ,对所有人 $i=1,2, \ldots, r$ ,和 所有 $j=1,2, \ldots, s$ ,然后 $g$ 据说是一个平滑的 (或可微的) 映射 $U$. 我们也说 $g$ 是一个 $\mathcal{C}^{1}$ – 功能开启 $U$ 如果所有 一阶偏导数都是连续的。更一般地说,如果 $g$ 具有连续的高阶偏导数, $\partial^{k_{1}+\cdots+k_{r}} y_{j} / \partial x_{1}^{k_{1}} \cdots \partial x_{r}^{k_{r}}$ ,对所有人 $j=1,2, \ldots, s$ 和所有非负整数 $k_{1}, k_{2}, \ldots, k_{r}$ 这样 $k_{1}+k_{2}+\cdots+k_{r} \leq r$ ,那么我们说 $g$ 是一个 $\mathcal{C}^{\top}$-功能,
如果 $g$ 是开集的同胚 $U$ 对开集 $V$ ,则称其为 $\mathcal{C}^{r}$-微分同胚如果 $g$ 和它的逆 $g^{-1}$ 都是 $\mathcal{C}^{r}$-功能。一个 $-$ 溦分同胚简称 为微分同胚。我们说 $U$ 和 $V$ 如果它们之间存在微分同胚,则它们是微分同胚的。这些定义以直接的方式扩展到流 形。例如,如果 $\mathcal{X}$ 和 $\mathcal{Y}$ 都是光滑流形,函数 $g: \mathcal{X} \rightarrow \mathcal{Y}$ 如果它是同胚,则它是微分同胚 $\mathcal{X}$ 至 $\mathcal{Y}$ 和两者 $g$ 和 $g^{-1}$ 光 滑。此外, $\mathcal{X}$ 和 $\mathcal{Y}$ 如果它们之间存在微分同胚,则它们是微分同胚的,在这种情况下, $\mathcal{X}$ 和 $\mathcal{Y}$ 本质上是无法区分 的。

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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。

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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
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STATA代写机器学习/统计学习代写
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机器学习代写|流形学习代写manifold data learning代考|EECS 559a

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流形学习是机器学习的一个流行且快速发展的子领域,它基于一个假设,即一个人的观察数据位于嵌入高维空间的低维流形上。本文介绍了流形学习的数学观点,深入探讨了核学习、谱图理论和微分几何的交叉点。重点放在图和流形之间的显著相互作用上,这构成了流形正则化技术的广泛使用的基础。

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机器学习代写|流形学习代写manifold data learning代考|EECS 559a

机器学习代写|流形学习代写manifold data learning代考|Spectral Embedding Methods for Manifold Learning

Manifold learning encompasses much of the disciplines of geometry, computation, and statistics, and has become an important research topic in data mining and statistical learning. The simplest description of manifold learning is that it is a class of algorithms for recovering a low-dimensional manifold embedded in a high-dimensional ambient space. Major breakthroughs on methods for recovering low-dimensional nonlinear embeddings of highdimensional data (Tenenbaum, de Silva, and Langford, 2000; Roweis and Saul, 2000) led to the construction of a number of other algorithms for carrying out nonlinear manifold learning and its close relative, nonlinear dimensionality reduction. The primary tool of all embedding algorithms is the set of eigenvectors associated with the top few or bottom few eigenvalues of an appropriate random matrix. We refer to these algorithms as spectral embedding methods. Spectral embedding methods are designed to recover linear or nonlinear manifolds, usually in high-dimensional spaces.

Linear methods, which have long been considered part-and-parcel of the statistician’s toolbox, include PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) and MULTIDIMENSIONAL SCALING (MDS). PCA has been used successfully in many different disciplines and applications. In computer vision, for example, PCA is used to study abstract notions of shape, appearance, and motion to help solve problems in facial and object recognition, surveillance, person tracking, security, and image compression where data are of high dimensionality (Turk and Pentland, 1991; De la Torre and Black, 2001). In astronomy, where very large digital sky surveys have become the norm, PCA has been used to analyze and classify stellar spectra, carry out morphological and spectral classification of galaxies and quasars, and analyze images of supernova remnants (Steiner, Menezes, Ricci, and Oliveira, 2009). In bioinformatics, PCA has been used to study high-dimensional data generated by genome-wide, gene-expression experiments on a variety of tissue sources, where scatterplots of the top principal components in such studies often show specific classes of genes that are expressed by different clusters of distinctive biological characteristics (Yeung and Ruzzo, 2001; ZhengBradley, Rung, Parkinson, and Brazma, 2010). PCA has also been used to select an optimal subset of single nucleotide polymorphisms (SNPs) (Lin and Altman, 2004). PCA is also used to derive approximations to more complicated nonlinear subspaces, including problems involving data interpolation, compression, denoising, and visualization.

机器学习代写|流形学习代写manifold data learning代考|Spaces and Manifolds

Manifold learning involves concepts from general topology and differential geometry. Good introductions to topological spaces include Kelley (1955), Willard (1970), Bourbaki (1989), Mendelson (1990), Steen (1995), James (1999), and several of these have since been reprinted. Books on differential geometry include Spivak (1965), Kreyszig (1991), Kühnel (2000), Lee (2002), and Pressley (2010).

Manifolds generalize the notions of curves and surfaces in two and three dimensions to higher dimensions. Before we give a formal description of a manifold, it will be helpful to visualize the notion of a manifold. Imagine an ant at a picnic, where there are all sorts of items from cups to doughnuts. The ant crawls all over the picnic items, but because of its tiny size, the ant sees everything on a very small scale as flat and featureless. Similarly, a human, looking around at the immediate vicinity, would not see the curvature of the earth. A manifold (also referred to as a topological manifold) can be thought of in similar terms, as a topological space that locally looks flat and featureless and behaves like Euclidean space. Unlike a metric space, a topological space has no concept of distance. In this Section, we review specific definitions and ideas from topology and differential geometry that enable us to provide a useful definition of a manifold.

机器学习代写|流形学习代写manifold data learning代考|EECS 559a

流形学习代写

机器学习代写|流形学习代写manifold data learning代考|Spectral Embedding Methods for Manifold Learning

流形学习涵盖了几何、计算和统计学的大部分学科,已成为数据挖掘和统计学习的重要研究课题。流形学习最简单的描述是它是一类用于恢复嵌入在高维环境空间中的低维流形的算法。恢复高维数据的低维非线性嵌入方法的重大突破(Tenenbaum、de Silva 和 Langford,2000;Roweis 和 Saul,2000)导致构建了许多其他用于执行非线性流形学习的算法及其关闭相对的,非线性的降维。所有嵌入算法的主要工具是与适当随机矩阵的顶部几个或底部几个特征值相关联的特征向量集。我们将这些算法称为谱嵌入方法。谱嵌入方法旨在恢复线性或非线性流形,通常在高维空间中。

长期以来,线性方法一直被认为是统计学家工具箱的重要组成部分,包括主成分分析 (PCA) 和多维缩放 (MDS)。PCA 已成功用于许多不同的学科和应用。例如,在计算机视觉中,PCA 用于研究形状、外观和运动的抽象概念,以帮助解决面部和物体识别、监视、人员跟踪、安全和图像压缩中的高维数据问题(Turk 和彭特兰,1991 年;德拉托雷和布莱克,2001 年)。在天文学中,超大型数字巡天已成为常态,PCA 已被用于分析和分类恒星光谱,对星系和类星体进行形态和光谱分类,以及分析超新星遗迹的图像(Steiner、Menezes、Ricci 和奥利维拉,2009)。在生物信息学中,PCA 已被用于研究由对各种组织来源的全基因组基因表达实验产生的高维数据,其中此类研究中主要主要成分的散点图通常显示特定类别的基因,这些基因由不同的具有独特生物学特征的集群(Yeung 和 Ruzzo,2001;ZhengBradley、Rung、Parkinson 和 Brazma,2010)。PCA 还被用于选择单核苷酸多态性 (SNP) 的最佳子集 (Lin and Altman, 2004)。PCA 还用于推导更复杂的非线性子空间的近似值,包括涉及数据插值、压缩、去噪和可视化的问题。对各种组织来源的基因表达实验,其中此类研究中主要主要成分的散点图通常显示特定类别的基因,这些基因由不同的独特生物学特征簇表达(Yeung 和 Ruzzo,2001;ZhengBradley,Rung,Parkinson,和布拉兹马,2010)。PCA 还被用于选择单核苷酸多态性 (SNP) 的最佳子集 (Lin and Altman, 2004)。PCA 还用于推导更复杂的非线性子空间的近似值,包括涉及数据插值、压缩、去噪和可视化的问题。对各种组织来源的基因表达实验,其中此类研究中主要主要成分的散点图通常显示特定类别的基因,这些基因由不同的独特生物学特征簇表达(Yeung 和 Ruzzo,2001;ZhengBradley,Rung,Parkinson,和布拉兹马,2010)。PCA 还被用于选择单核苷酸多态性 (SNP) 的最佳子集 (Lin and Altman, 2004)。PCA 还用于推导更复杂的非线性子空间的近似值,包括涉及数据插值、压缩、去噪和可视化的问题。帕金森和布拉兹马,2010)。PCA 还被用于选择单核苷酸多态性 (SNP) 的最佳子集 (Lin and Altman, 2004)。PCA 还用于推导更复杂的非线性子空间的近似值,包括涉及数据插值、压缩、去噪和可视化的问题。帕金森和布拉兹马,2010)。PCA 还被用于选择单核苷酸多态性 (SNP) 的最佳子集 (Lin and Altman, 2004)。PCA 还用于推导更复杂的非线性子空间的近似值,包括涉及数据插值、压缩、去噪和可视化的问题。

机器学习代写|流形学习代写manifold data learning代考|Spaces and Manifolds

流形学习涉及来自一般拓扑和微分几何的概念。对拓扑空间的良好介绍包括 Kelley (1955)、Willard (1970)、Bourbaki (1989)、Mendelson (1990)、Steen (1995)、James (1999),其中一些已被重印。有关微分几何的书籍包括 Spivak (1965)、Kreyszig (1991)、Kühnel (2000)、Lee (2002) 和 Pressley (2010)。

流形将二维和三维曲线和曲面的概念推广到更高维度。在我们正式描述流形之前,可视化流形的概念会很有帮助。想象一只蚂蚁在野餐,那里有各种各样的物品,从杯子到甜甜圈。蚂蚁在野餐物品上爬来爬去,但由于它的体积很小,蚂蚁在非常小的尺度上看到的一切都是平坦的、毫无特色的。同样,一个人环顾四周,看不到地球的曲率。流形(也称为拓扑流形)可以用类似的术语来理解,即局部看起来平坦且无特征的拓扑空间,其行为类似于欧几里得空间。与度量空间不同,拓扑空间没有距离的概念。

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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。

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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。

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机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|CS11-711

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自然语言处理(NLP)是指计算机程序理解人类语言的能力,因为它是口头和书面的,被称为自然语言。它是人工智能(AI)的一个组成部分。

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机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Input embedding

The input embedding sub-layer converts the input tokens to vectors of dimension $d_{\text {modd }}=512$ using learned embeddings in the original Transformer model. The structure of the input embedding is classical:

The embedding sub-layer works like other standard transduction models. A tokenizer will transform a sentence into tokens. Each tokenizer has its methods, but the results are similar. For example, a tokenizer applied to the sequence “the Transformer is an innovative NLP model!” will produce the following tokens in one type of model:You will notice that this tokenizer normalized the string to lower case and truncated it into subparts. A tokenizer will generally provide an integer representation that will be used for the embedding process. For example:

There is not enough information in the tokenized text at this point to go further. The tokenized text must be embedded.
The Transformer contains a learned embedding sub-layer. Many embedding methods can be applied to the tokenized input.
I chose the skip-gram architecture of the word2vec embedding approach Google made available in 2013 to illustrate the embedding sublayer of the Transformer. A skip-gram will focus on a center word in a window of words and predicts context words. For example, if word(i) is the center word in a two-step window, a skipgram model will analyze word(i-2), word(i-1), word(i+1), and word(i+2). Then the window will slide and repeat the process. A skip-gram model generally contains an input layer, weights, a hidden layer, and an output containing the word cmbeddings of the tokenized input words.
Suppose we need to perform embedding for the following sentence:
The black cat sat on the couch and the brown dog slept on the rug.
We will focus on two words, black and brown. The word embedding vectors of these two words should be similar.
Since we must produce a vector of size $d_{\text {madel }}=512$ for each word, we will obtain a size 512 vector embedding for each word:The word black is now represented by 512 dimensions. Other embedding methods could be used and $d_{\text {mudel }}$ could have a higher number of dimensions.

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Positional encoding

We enter this positional encoding function of the Transformer with no idea of the position of a word in a sequence:

We cannot create independent positional vectors that would have a high cost on the training speed of the Transformer and make attention sub-layers very complex to work with. The idea is to add a positional encoding value to the input embedding instead of having additional vectors to describe the position of a token in a sequence.
We also know that the Transformer expects a fixed size $d_{\text {madel }}=512$ (or other constant value for the model) for each vector of the output of the positional encoding function.
If we go back to the sentence we used in the word embedding sub-layer, we can see that black and brown may be similar, but they are far apart:
The black cat sat on the couch and the brown dog slept on the rug.
The word black is in position 2, pos $=2$, and the word brown is in position 10 , pos $=10$.
Our problem is to find a way to add a value to the word embedding of each word so that it has that information. However, we need to add a value to the $d_{\text {madel }}=512$ dimensions! For each word embedding vector, we need to find a way to provide information to $i$ in the range $(\theta, 512)$ dimensions of the word embedding vector of black and brown.

There are many ways to achieve this goal. The designers found a clever way to use a unit sphere to represent positional encoding with sine and cosine values that will thus remain small but very useful.

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|CS11-711

NLP代考

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Input embedding

输入嵌入子层将输入标记转换为维度向量d模式 =512在原始 Transformer 模型中使用学习的嵌入。输入嵌入的结构是经典的:

嵌入子层的工作方式与其他标准转导模型类似。标记器将句子转换为标记。每个分词器都有自己的方法,但结果是相似的。例如,应用于序列“Transformer 是一种创新的 NLP 模型!”的分词器 将在一种模型中生成以下标记:您会注意到此标记器将字符串规范化为小写并将其截断为子部分。分词器通常会提供一个整数表示,用于嵌入过程。例如:

此时标记化文本中没有足够的信息来进一步研究。必须嵌入标记化的文本。
Transformer 包含一个学习的嵌入子层。许多嵌入方法可以应用于标记化输入。
我选择了 Google 在 2013 年提供的 word2vec 嵌入方法的 skip-gram 架构来说明 Transformer 的嵌入子层。skip-gram 将专注于单词窗口中的中心单词并预测上下文单词。例如,如果 word(i) 是两步窗口中的中心词,skipgram 模型将分析 word(i-2)、word(i-1)、word(i+1) 和 word(i+ 2)。然后窗口将滑动并重复该过程。skip-gram 模型通常包含输入层、权重、隐藏层和包含标记化输入词的词嵌入的输出。
假设我们需要对以下句子进行嵌入:
黑猫坐在沙发上,棕色狗睡在地毯上。
我们将专注于两个词,黑色和棕色。这两个词的词嵌入向量应该是相似的。
因为我们必须生成一个大小为d马德尔 =512对于每个单词,我们将为每个单词获得一个大小为 512 的向量嵌入:单词 black 现在由 512 个维度表示。可以使用其他嵌入方法,并且d模型 可以有更多的维度。

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Positional encoding

我们在不知道单词在序列中的位置的情况下输入 Transformer 的这个位置编码函数:

我们不能创建独立的位置向量,这会对 Transformer 的训练速度造成高成本,并使注意力子层的使用变得非常复杂。这个想法是向输入嵌入添加位置编码值,而不是使用额外的向量来描述序列中标记的位置。
我们也知道 Transformer 需要一个固定的大小d马德尔 =512(或模型的其他常数值)对于位置编码函数的输出的每个向量。
如果我们回到我们在词嵌入子层中使用的句子,我们可以看到黑色和棕色可能相似,但它们相距甚远:
黑猫坐在沙发上,棕色狗睡在地毯上。
black 这个词在位置 2,pos=2, 单词 brown 在位置 10 , pos=10.
我们的问题是找到一种方法来为每个单词的词嵌入添加一个值,以便它具有该信息。但是,我们需要为d马德尔 =512方面!对于每个词嵌入向量,我们需要找到一种方法来提供信息给一世在范围内(一世,512)黑色和棕色的词嵌入向量的维度。

有很多方法可以实现这一目标。设计师找到了一种巧妙的方法来使用单位球体来表示具有正弦和余弦值的位置编码,因此这些值将保持很小但非常有用。

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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
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机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|CS4650

如果你也在 怎样代写自然语言处理NLP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。

自然语言处理(NLP)是指计算机程序理解人类语言的能力,因为它是口头和书面的,被称为自然语言。它是人工智能(AI)的一个组成部分。

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  • Advanced Probability Theory 高等概率论
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机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|The rise of the Transformer: Attention Is All You Need

In December 2017, Vaswani et al. published their seminal paper, Attention Is All You Need. They performed their work at Google Research and Google Brain. I will refer to the model described in Attention Is All You Need as the “original Transformer model” throughout this chapter and book.

In this section, we will look at the Transformer model they built from the outside. In the following sections, we will explore what is inside each component of the model.
The original Transformer model is a stack of 6 layers. The output of layer $l$ is the input of layer $l+1$ until the final prediction is reached. There is a 6-layer encoder stack on the left and a 6-layer decoder stack on the right:

On the left, the inputs enter the encoder side of the Transformer through an attention sub-layer and FeedForward Network (FFN) sub-layer. On the right, the target outputs go into the decoder side of the Transformer through two attention sub-layers and an FFN sub-layer. We immediately notice that there is no RNN, LSTM, or CNN. Recurrence has been abandoned.
Attention has replaced recurrence, which requires an increasing number of operations as the distance between two words increases. The attention mechanism is a “word-to-word” operation. The attention mechanism will find how each word is related to all other words in a sequence, including the word being analyzed itself. Let’s examine the following sequence:

The attention mechanism will provide a deeper relationship between words and produce better results.
For each attention sub-layer, the original Transformer model runs not one but eight attention mechanisms in parallel to speed up the calculations. We will explore this architecture in the following section, The encoder stack. This process is named “multihead attention, ” providing:

  • A broader in-depth analysis of sequences
  • The preclusion of recurrence reducing calculation operations
  • The implementation of parallelization, which reduces training time
  • Each attention mechanism learns different perspectives of the same input sequence

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|The encoder stack

The layers of the encoder and decoder of the original Transformer model are stacks of layers. Each layer of the encoder stack has the following structure:

The original encoder layer structure remains the same for all of the $N=6$ layers of the Transformer model. Each layer contains two main sub-layers: a multi-headed attention mechanism and a fully connected position-wise feedforward network.
Notice that a residual connection surrounds each main sub-layer, Sublayer $(x)$, in the Transformer model. These connections transport the unprocessed input $x$ of a sublayer to a layer normalization function. This way, we are certain that key information such as positional encoding is not lost on the way. The normalized output of each layer is thus:
LayerNormalization $(x+$ Sublayer $(x))$
Though the structure of each of the $N=6$ layers of the encoder is identical, the content of each layer is not strictly identical to the previous layer.
For example, the embedding sub-layer is only present at the bottom level of the stack. The other five layers do not contain an embedding layer, and this guarantees that the encoded input is stable through all the layers.

Also, the multi-head attention mechanisms perform the same functions from layer 1 to 6 . However, they do not perform the same tasks. Each layer learns from the previous layer and explores different ways of associating the tokens in the sequence. It looks for various associations of words, just like how we look for different associations of letters and words when we solve a crossword puzzle.
The designers of the Transformer introduced a very efficient constraint. The output of every sub-layer of the model has a constant dimension, including the embedding layer and the residual connections. This dimension is $d_{\text {madd }}$ and can be set to another value depending on your goals. In the original Transformer architecture, $d_{\text {madel }}=512$.

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|CS4650

NLP代考

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|The rise of the Transformer: Attention Is All You Need

2017 年 12 月,Vaswani 等人。发表了他们的开创性论文,Attention Is All You Need。他们在 Google Research 和 Google Brain 开展工作。在本章和本书中,我将把 Attention Is All You Need 中描述的模型称为“原始 Transformer 模型”。

在本节中,我们将从外部看他们构建的 Transformer 模型。在以下部分中,我们将探讨模型的每个组件内部的内容。
原始的 Transformer 模型是 6 层的堆栈。层的输出l是层的输入l+1直到达到最终的预测。左侧有 6 层编码器堆栈,右侧有 6 层解码器堆栈:

在左侧,输入通过注意力子层和前馈网络 (FFN) 子层进入 Transformer 的编码器端。在右侧,目标输出通过两个注意力子层和一个 FFN 子层进入 Transformer 的解码器端。我们立即注意到没有 RNN、LSTM 或 CNN。已放弃复发。
注意力已经取代了递归,随着两个词之间距离的增加,这需要越来越多的操作。注意力机制是一种“逐字逐句”的操作。注意力机制将发现每个单词如何与序列中的所有其他单词相关,包括被分析的单词本身。让我们检查以下序列:

注意力机制将提供更深层次的词之间的关系并产生更好的结果。
对于每个注意力子层,原始的 Transformer 模型并行运行不是一个而是八个注意力机制以加快计算速度。我们将在下面的编码器堆栈部分探索这种架构。这个过程被称为“多头注意力”,提供:

  • 对序列进行更广泛的深入分析
  • 排除递归减少计算操作
  • 并行化的实现,减少了训练时间
  • 每个注意力机制学习相同输入序列的不同视角

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|The encoder stack

原始 Transformer 模型的编码器和解码器的层是层的堆栈。编码器堆栈的每一层具有以下结构:

原始编码器层结构对于所有ñ=6Transformer 模型的层。每层包含两个主要子层:多头注意力机制和完全连接的位置前馈网络。
请注意,剩余连接围绕每个主要子层,子层(X),在变压器模型中。这些连接传输未处理的输入X子层到层归一化函数。这样,我们可以确定位置编码等关键信息不会在途中丢失。因此,每一层的归一化输出为:
LayerNormalization(X+子层(X))
虽然每个结构ñ=6编码器的层是相同的,每一层的内容与前一层并不严格相同。
例如,嵌入子层仅存在于堆栈的底层。其他五层不包含嵌入层,这保证了编码输入在所有层中都是稳定的。

此外,多头注意力机制从第 1 层到第 6 层执行相同的功能。但是,它们不执行相同的任务。每一层都从前一层学习,并探索在序列中关联标记的不同方式。它寻找各种单词的关联,就像我们在解决填字游戏时寻找不同的字母和单词关联一样。
Transformer 的设计者引入了一个非常有效的约束。模型的每个子层的输出都有一个恒定的维度,包括嵌入层和残差连接。这个维度是d疯狂 并且可以根据您的目标设置为另一个值。在最初的 Transformer 架构中,d马德尔 =512.

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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。

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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。

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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。

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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
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机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|CS224n

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自然语言处理(NLP)是指计算机程序理解人类语言的能力,因为它是口头和书面的,被称为自然语言。它是人工智能(AI)的一个组成部分。

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机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Getting Started with the Model Architecture of the Transformer

Language is the essence of human communication. Civilizations would never have been born without the word sequences that form language. We now mostly live in a world of digital representations of language. Our daily lives rely on Natural Language Processing (NLP) digitalized language functions: web search engines, emails, social networks, posts, tweets, smartphone texting, translations, web pages, speech-to-text on streaming sites for transcripts, text-to-speech on hotline services, and many more everyday functions.

In December 2017, the seminal Vaswani et al. Attention Is All You Need article, written by Google Brain members and Google Research, was published. The Transformer was born. The Transformer outperformed the existing state-of-the-art NLP models. The Transformer trained faster than previous architectures and obtained higher evaluation results. Transformers have become a key component of NLP.
The digital world would never have existed without NLP. Natural Language Processing would have remained primitive and inefficient without artificial intelligence. However, the use of Recurrent Neural Networks (RNNs) and Convolutional Neural Networks (CNNs) comes at a tremendous cost in terms of calculations and machine power.

In this chapter, we will first start with the background of NLP that led to the rise of the Transformer. We will briefly go from early NLP to RNNs and CNNs. Then we will see how the Transformer overthrew the reign of RNNs and CNNs, which had prevailed for decades for sequence analysis.

Then we will open the hood of the Transformer model described by Vaswani et al. (2017) and examine the key components of its architecture. We will explore the fascinating world of attention and illustrate the key components of the Transformer.
This chapter covers the following topics:

  • The background of the Transformer
  • The architecture of the Transformer
  • The Transformer’s self-attention model
  • The encoding and decoding stacks
  • Input and output embedding
  • Positional embedding
  • Self-attention
  • Multi-head attention
  • Masked multi-attention
  • Residual connections
  • Normalization
  • Feedforward network
  • Output probabilities
    Our first step will be to explore the background of the Transformer.

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|The background of the Transformer

In this section, we will go through the background of NLP that led to the Transformer. The Transformer model invented by Google Research has toppled decades of Natural Language Processing research, development, and implementations.
Let us first see how that happened when NLP reached a critical limit that required a new approach.

Over the past $100+$ years, many great minds have worked on sequence transduction and language modeling. Machines progressively learned how to predict probable sequences of words. It would take a whole book to cite all the giants that made this happen.

In this section, I will share my favorite researchers with you to lay the ground for the arrival of the Transformer.

In the early $20^{\text {th }}$ century, Andrey Markov introduced the concept of random values and created a theory of stochastic processes. We know them in artificial intelligence (AI) as Markov Decision Processes (MDPs), Markov Chains, and Markov Processes. In 1902, Markov showed that we could predict the next element of a chain, a sequence, using only the last past element of that chain. In 1913, he applied this to a 20,000 -letter dataset using past sequences to predict the future letters of a chain. Bear in mind that he had no computer but managed to prove his theory, which is still in use today in AI.
In 1948, Claude Shannon’s The Mathematical Theory of Communication was published. He cites Andrey Markov’s theory multiple times when building his probabilistic approach to sequence modeling. Claude Shannon laid the ground for a communication model based on a source encoder, a transmitter, and a received decoder or semantic decoder.

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|CS224n

NLP代考

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|Getting Started with the Model Architecture of the Transformer

语言是人类交流的本质。如果没有构成语言的词序列,文明就不会诞生。我们现在大多生活在语言数字表示的世界中。我们的日常生活依赖于自然语言处理 (NLP) 数字化语言功能:网络搜索引擎、电子邮件、社交网络、帖子、推文、智能手机短信、翻译、网页、流媒体网站上的语音到文本的转录、文本到- 热线服务演讲,以及更多日常功能。

2017 年 12 月,开创性的 Vaswani 等人。发表了由 Google Brain 成员和 Google Research 撰写的 Attention Is All You Need 文章。变形金刚诞生了。Transformer 的性能优于现有的最先进的 NLP 模型。Transformer 的训练速度比以前的架构更快,并获得了更高的评估结果。Transformer 已成为 NLP 的关键组成部分。
如果没有 NLP,数字世界就不会存在。如果没有人工智能,自然语言处理将保持原始和低效。然而,循环神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN) 的使用在计算和机器能力方面付出了巨大的代价。

在本章中,我们将首先从导致 Transformer 兴起的 NLP 的背景开始。我们将从早期的 NLP 简要介绍到 RNN 和 CNN。然后我们将看到 Transformer 如何推翻 RNN 和 CNN 的统治,这些统治在序列分析中盛行了数十年。

然后我们将打开 Vaswani 等人描述的 Transformer 模型的引擎盖。(2017)并检查其架构的关键组件。我们将探索迷人的注意力世界,并说明 Transformer 的关键组件。
本章涵盖以下主题:

  • 变压器的背景
  • 变压器的架构
  • Transformer 的自注意力模型
  • 编码和解码堆栈
  • 输入和输出嵌入
  • 位置嵌入
  • 自注意力
  • 多头注意力
  • 蒙面多注意
  • 剩余连接
  • 正常化
  • 前馈网络
  • 输出概率
    我们的第一步是探索 Transformer 的背景。

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|The background of the Transformer

在本节中,我们将介绍导致 Transformer 的 NLP 的背景。Google Research 发明的 Transformer 模型颠覆了数十年的自然语言处理研究、开发和实施。
让我们首先看看当 NLP 达到需要一种新方法的临界极限时会发生什么。

在过去的100+多年来,许多伟大的思想家致力于序列转导和语言建模。机器逐渐学会了如何预测可能的单词序列。引用所有促成这一切的巨头需要一整本书。

在本节中,我将与您分享我最喜欢的研究人员,为变形金刚的到来奠定基础。

在早期的20th 世纪,安德烈马尔科夫引入了随机值的概念并创建了随机过程理论。我们在人工智能 (AI) 中将它们称为马尔可夫决策过程 (MDP)、马尔可夫链和马尔可夫过程。1902 年,马尔可夫证明我们可以预测一个链的下一个元素,一个序列,只使用该链的最后一个过去元素。1913 年,他将其应用于 20,000 个字母的数据集,使用过去的序列来预测链的未来字母。请记住,他没有计算机,但设法证明了他的理论,该理论今天仍在人工智能中使用。
1948年,克劳德·香农的《通信的数学理论》出版。在构建序列建模的概率方法时,他多次引用了 Andrey Markov 的理论。Claude Shannon 为基于源编码器、发射器和接收解码器或语义解码器的通信模型奠定了基础。

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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。

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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。

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

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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。

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  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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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.

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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 $84.15 \%$.

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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。

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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%.

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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。

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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。

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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。

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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。

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