cs代写|机器学习代写machine learning代考|Classification with support vector machines

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(ML)是人工智能(AI)的一种类型,它允许软件应用程序在预测结果时变得更加准确,而无需明确编程。机器学习算法使用历史数据作为输入来预测新的输出值。

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
cs代写|机器学习代写machine learning代考|Classification with support vector machines

cs代写|机器学习代写machine learning代考|multilayer perceptrons

We will show here how to apply three different types of machine learning classifiers using sklearn implementations, that of a support vector classifier (SVC), a random forest classifier (RFC), and a multilayer perceptron (MLP). We therefore concentrate on the mechanisms and will discuss what is behind these classifiers using the classical example of the iris flowers dataset that we discussed in the previous chapter to demonstrate how to read data into NumPy arrays. We will start with the $\mathrm{SVC}$, which is support vector machine (SVM $)^{1}$. The sklearn implementation is actually a wrapper for the SVMLIB implementation by Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin that has been very popular for classification applications. Later in this chapter describe more of the math and tricks behind this method, but for now we use it to demonstrate the mechanics of applying this method.

To apply this machine learning technique of a classifier to the iris data-set in the program IrisClassificationSklearn. ipynb. The program starts as usual by importing the necessary libraries. We then import the data similar to the program discussed in the previous chapter. We choose here to split the data into a training set and a test set by using every second data point as training point and every other as a test point. This is accomplished with the index specifications $0:-1: 2$ which is a list that starts at index ” 0 “, iterates until the end specified by index ” $-1^{\prime \prime}$ and uses a step of ” $2 . “$ ” Since the data are ordered and well balanced in the original data file, this will leave us also with a balanced dataset. Balance here means here that we have the same, or nearly the same, number data in the training set for each class. It turns out that this is often important for the good performance of the models. Also, instead of using the names features and target, we decided to shorten the notation by denoting the input features as $\mathrm{x}$ and the targets as $\mathrm{y}$ values.

cs代写|机器学习代写machine learning代考|Performance measures and evaluations

We used the percentage of misclassification as an objective function to evaluate the performance of the model. This is a common choice and often a good start in our examples, but there are other commonly used evaluation measures that we should understand. Let us consider first a binary classification case where it is common to call one class “positive” and the other the “negative” class. This nomenclature comes from diagnostics such as trying to decide if a person has a disease based on some clinical tests. We can then define the following four performance indicators,

  • True Positive (TP): Number of correctly predicted positive samples
  • True Negative (TN): Number of correctly predicted negative samples
  • False Positive (FP): Number of incorrectly predicted positive samples
  • False Negative (FN): Number of incorrectly predicted negative samples
    These numbers are often summarized in a confusion matrix, and such a matrix layout is shown in Fig. 3.2A.If we have more than two classes we could generalize this to measures of True Class 1, True Class 2, True Class 3, False Class 1, etc. It is convenient to summarize these numbers in a matrix which lists the true class down the columns and the predicted label along the rows. An example of a confusion matrix for the iris dataset that has three classes is shown in Fig. 3.2B. The plot is produced with the following code.

cs代写|机器学习代写machine learning代考|Cross-validation

The performance of a model on the training data can always be improved and even made perfect on the training data when making the model more complex. This is the essence of overfitting. Basically, we can always write a model that can memorize a finite dataset. However, machine learning is about generalization that can only be measured with data points that have not been used during training. This is why in the examples earlier we split our data into a training set and into a test set.

Just splitting the data into these two sets is sufficient if we have enough. In practice, having enough labeled data for supervised training is often a problem. We therefore now introduce a method that is much better in using the data to their full potential. The method is called k-fold cross-validation for evaluating a model’s performance. This

method is based on the premise that all the data are used at some time for training and testing (validation) at some point throughout the evaluation procedure. For this, we partition our data into $k$ partitions as shown in Fig. $3.4$ for $k=4$. In this example we assumed to have a dataset with twenty samples, so that each partition would have five samples. In every step of the cross-validation procedure we are leaving one partition out for validating (testing) the trained model and use the other $k-1$ partitions for training. Hence, we get $k$ values for our evaluation measure, such as accuracy. We could then simply use the average as a final measure for the accuracy of the model’s fit. However, since we have several measures, we now have the opportunity to look at the distribution itself for more insights. For example, we could also report the variance if we assume a Gaussian distribution of the performance of the different models that result from training with different training sets.

Of course, the next question is then what should the value of $k$ be? As always in machine learning, the answer is not as simple as merely stating a number. If we have only a small number of data, then it would be wise to use as many data as possible for training. Hence, an $N$-fold cross-validation, where $N$ is the number of samples, would likely be useful. This is also called leave-one-out cross-validation (LOOCV). However, this procedure also requires $N$ training sessions and evaluations which might be computationally too expensive with larger datasets. The choice of $k$ is hence important to balance computational realities. We of course assume here that all samples are ‘nicely’ distributed in the sense that their order in the dataset is not biased. For example, cross-validation would be biased if we have data points from one class in the first part of the dataset and the other in the second part. A random resampling of the dataset is a quick way of avoiding most of these errors. Sklearn has of course a good way of implementing this. A corresponding code is given below.

cs代写|机器学习代写machine learning代考|Classification with support vector machines

机器学习代写

cs代写|机器学习代写machine learning代考|multilayer perceptrons

我们将在这里展示如何使用 sklearn 实现应用三种不同类型的机器学习分类器,即支持向量分类器 (SVC)、随机森林分类器 (RFC) 和多层感知器 (MLP)。因此,我们专注于机制,并将使用我们在前一章讨论的鸢尾花数据集的经典示例来讨论这些分类器背后的内容,以演示如何将数据读入 NumPy 数组。我们将从小号在C,即支持向量机(SVM)1. sklearn 实现实际上是 Chih-Chung Chang 和 Chih-Jen Lin 的 SVMLIB 实现的包装器,在分类应用程序中非常流行。本章稍后将描述此方法背后的更多数学和技巧,但现在我们使用它来演示应用此方法的机制。

将分类器的这种机器学习技术应用于程序 IrisClassificationSklearn 中的虹膜数据集。ipynb。该程序通过导入必要的库照常启动。然后我们导入类似于前一章讨论的程序的数据。我们在这里选择将数据分成训练集和测试集,每隔一个数据点作为训练点,每隔一个作为测试点。这是通过索引规范完成的0:−1:2这是一个从索引“0”开始的列表,迭代直到 index 指定的结尾−1′′并使用“2.“” 由于原始数据文件中的数据是有序且平衡的,因此我们也会得到一个平衡的数据集。这里的平衡意味着我们在每个类别的训练集中拥有相同或几乎相同的数字数据。事实证明,这对于模型的良好性能通常很重要。此外,我们决定通过将输入特征表示为来缩短符号,而不是使用名称特征和目标X目标为是价值观。

cs代写|机器学习代写machine learning代考|Performance measures and evaluations

我们使用错误分类的百分比作为目标函数来评估模型的性能。这是一个常见的选择,并且在我们的示例中通常是一个好的开始,但是我们应该了解其他常用的评估措施。让我们首先考虑一个二元分类情况,通常将一个类称为“正”类,将另一个类称为“负”类。这种命名法来自诊断,例如试图根据一些临床测试来确定一个人是否患有疾病。然后我们可以定义以下四个性能指标,

  • 真阳性(TP):正确预测的阳性样本数
  • True Negative (TN):正确预测的负样本数
  • 假阳性 (FP):错误预测的阳性样本数
  • 假阴性(FN):错误预测的负样本的
    数量这些数字通常被总结在一个混淆矩阵中,这种矩阵布局如图 3.2A 所示。如果我们有两个以上的类,我们可以将其推广到 True 的度量1 类、真类 2、真类 3、假类 1 等。将这些数字总结在一个矩阵中很方便,该矩阵在列中列出了真实类,沿行列出了预测标签。具有三个类别的 iris 数据集的混淆矩阵示例如图 3.2B 所示。该图是使用以下代码生成的。

cs代写|机器学习代写machine learning代考|Cross-validation

当模型变得更复杂时,模型在训练数据上的性能总是可以提高甚至在训练数据上变得完美。这就是过拟合的本质。基本上,我们总是可以编写一个可以记住有限数据集的模型。然而,机器学习是关于泛化的,只能用训练期间未使用的数据点来衡量。这就是为什么在前面的示例中,我们将数据分成训练集和测试集。

如果我们有足够的数据,只需将数据分成这两组就足够了。在实践中,有足够的标记数据用于监督训练通常是一个问题。因此,我们现在介绍一种在充分利用数据方面更好的方法。该方法称为 k 折交叉验证,用于评估模型的性能。这个

方法基于这样一个前提,即在整个评估过程的某个时间点,所有数据都用于训练和测试(验证)。为此,我们将数据划分为ķ分区如图所示。3.4为了ķ=4. 在此示例中,我们假设有一个包含 20 个样本的数据集,因此每个分区将有 5 个样本。在交叉验证过程的每一步中,我们都会留下一个分区来验证(测试)经过训练的模型并使用另一个分区ķ−1训练分区。因此,我们得到ķ我们评估度量的值,例如准确性。然后,我们可以简单地使用平均值作为模型拟合准确性的最终衡量标准。然而,由于我们有几个衡量标准,我们现在有机会查看分布本身以获得更多见解。例如,如果我们假设使用不同训练集进行训练的不同模型的性能呈高斯分布,我们也可以报告方差。

当然,下一个问题是那么值应该是多少ķ是?与机器学习一样,答案并不像仅仅陈述一个数字那么简单。如果我们只有少量数据,那么明智的做法是使用尽可能多的数据进行训练。因此,一个ñ-折叠交叉验证,其中ñ是样本的数量,可能会有用。这也称为留一法交叉验证(LOOCV)。但是,此过程还需要ñ对于较大的数据集,培训课程和评估可能在计算上过于昂贵。的选择ķ因此对于平衡计算现实很重要。我们当然在这里假设所有样本都“很好地”分布,因为它们在数据集中的顺序没有偏差。例如,如果我们在数据集的第一部分有一个类的数据点,而在第二部分有另一个类的数据点,那么交叉验证就会有偏差。数据集的随机重采样是避免大多数此类错误的快速方法。Sklearn 当然有一个很好的方法来实现这一点。下面给出了相应的代码。

cs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

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。