cs代写|机器学习代写machine learning代考|Data handling

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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。

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  • 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|Data handling

cs代写|机器学习代写machine learning代考|Basic plots of iris data

Since machine learning requires data, we are commonly faced with importing data from files. There are a variety of tools to handle specific file formats. The most basic one is to reading data from text files. We can then manipulate the data and plot them in a form which can help us to gain insights into the information we want to get from the data. We will discuss some classical machine learning examples. These data are now often included in the libraries so that it will save us some time. However, preparing data to be used in machine learning is a large part of applying machine learning in practice. The following examples are provided in the program HouseMNIST. ipynb.
We start here with the example of the well-known classification problem of iris flowers. The iris dataset was collected from a field on the same day at the Gaspé region of eastern Quebec in Canada. These data were first used by the famous British statistician Ronald Fisher in a 1936 paper. The data consist of 150 samples, 50 samples of each of 3 species of the iris flower called iris Setosa $(0)$, iris Versicolour (1), and iris Virginica (2). For our purpose, we usually simply give each class a label such as a number, as shown in the bracket after the flower names in this example.

The dataset is given on the book’s web page with three text files, named iris . data, feature_names. txt, and target_names.txt, to start practising data handling. These are basic text files and their contents can be inspected by loading them into an editor. We are now exploring these data with with the program iris.ipynb. The data file contains both the feature values and the class label, and we can load these data into a NumPy array with the NumPy functions loadtxt. Printing out the shape of the array reveals that there are 150 lines of data, 1 for each sample, and 5 columns. The first four values are the measured length and width of septals and pedals of the flowers. The last number is the class label. The following code separates this data array into feature matrix and a target vector for all the samples. We also show how text can be handled with the NumPy function genfromtxt.

cs代写|机器学习代写machine learning代考|Image processing and convolutional filters

This section dives into some image processing concepts and reviews convolution operations that become important later in this book. It is therefore important to review this section well. Also, the discussion gives us the opportunity to practice Python programing a bit more.

We have already displayed gray-scale images that were given by 2-dimensional matrices where each component stands for a gray level of one pixel. In order to represent color images we just need now three channels that each stands for one primary colors, red (R), green (G), and blue (B). Such RGB images are represented in a tensor of $M \times N \times 3$, where $M$ and $N$ are the size of horizontal and vertical resolutions in pixels. Reading and displaying an image file is incorporated in the Matplotlib library, though there are also a variety of other packages that can be used. For example, given a test image such as motorbike.jpg from the book’s web page as shown in Fig. 2.8B, a program to read this image into an array and to plot it is

The shape function reveals that this image has a resolution of $600 \times 800$ pixels with three color channels.

A main application of machine learning is object recognition, and we will now give an example of how we could accomplish this with a filter that highlights specific features in an image. Let’s assume we are looking for a red spot of a certain size in a photograph. Lets say we are given a picture as an RGB image like that is shown in Fig.2.9A. The corresponding program to read this image into an array and to plot it is

creates a new red pixel resulting in the image shown in Fig. 2.9B. We use this image for the following discussion.

The red spot that we want to detect with the following program is the structure in the upper left and not the red pixel with coordinate $(6,5)$ that we just added by hand above. We added this red pixel to discuss how we can distinguish between the main red object we are looking for and other red objects in the picture. It is interesting to look at the red, green, and blue channels separately, as shown in Fig. $2.9 \mathrm{C}$. Each of these plots can be produced with a code as in the following example for the red channel.

cs代写|机器学习代写machine learning代考|Machine learning with sklearn

The open-source series of libraries called scikit build on the NumPy and SciPy libraries for more domain-specific support. In this chapter we briefly introducing the scikit-learn library, or sklearn for short. This library started as a Google Summer of Code project by David Cournapeau and developed into an open source library which now provides a variety of well-established machine learning algorithms. These algorithms together with excellent documentation are available at $.

The goal of this chapter is to show how to apply machine learning algorithms in a general setting using some classic methods. In particular, we will show how to apply three important machine learning algorithms, a support vector classifier (SVC), a random forest classifier (RFC), and a multilayer perceptron (MLP). While many of the methods studied later in this book go beyond these now classic methods, this does not mean that these methods are obsolete. Quite the contrary; many applications have limited amounts of data where some more data-hungry techniques such as deep learning might not work. Also, the algorithms discussed here are providing some form of baseline to discuss advanced methods like probabilistic reasoning and deep learning. Our aim here is to demonstrate that applying machine learning methods based on such machine learning libraries is not very difficult. It also provides us with an opportunity to discuss evaluation techniques that are very important in practice.

An outline of the algorithms and a typical work flow provided by scikit-learn, or sklearn for short, is shown in Fig. 3.1. The machine learning methods are thereby divided into classification, regression, clustering, and dimensionality reduction. We will later discuss the ideas behind the corresponding algorithms, specifically in the second half of this chapter, though we start by treating the methods first as a blackbox. We specifically outline in this chapter a typical machine learning setting for classification. In some applications it is possible to achieve sufficient performance without much need of knowing exactly what these algorithms do, although we will later show that applying machine learning to more challenging cases and avoiding pitfalls requires some deeper understanding of the algorithms. Our aim for the later part of this book is therefore to look much deeper into the principles behind machine learning including probabilistic and deep learning methods.

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机器学习代写

cs代写|机器学习代写machine learning代考|Basic plots of iris data

由于机器学习需要数据,我们通常会面临从文件中导入数据的问题。有多种工具可以处理特定的文件格式。最基本的一种是从文本文件中读取数据。然后,我们可以操纵数据并以某种形式绘制它们,这可以帮助我们深入了解我们想从数据中获得的信息。我们将讨论一些经典的机器学习示例。这些数据现在通常包含在库中,这样可以节省我们一些时间。然而,准备用于机器学习的数据是在实践中应用机器学习的很大一部分。以下示例在程序 HouseMNIST 中提供。ipynb。
我们从著名的鸢尾花分类问题的例子开始。鸢尾花数据集是在同一天从加拿大魁北克东部加斯佩地区的一个田地收集的。这些数据最早由英国著名统计学家罗纳德·费舍尔在 1936 年的一篇论文中使用。数据由 150 个样本组成,其中 3 种鸢尾花各 50 个样本,称为鸢尾花(0), 鸢尾花 (1) 和鸢尾花 (2)。出于我们的目的,我们通常简单地给每个类一个标签,例如一个数字,如本例中花名后面的括号所示。

该数据集在本书的网页上给出,包含三个名为 iris 的文本文件。数据,特征名称。txt 和 target_names.txt,开始练习数据处理。这些是基本的文本文件,可以通过将它们加载到编辑器中来检查它们的内容。我们现在正在使用程序 iris.ipynb 探索这些数据。数据文件包含特征值和类标签,我们可以使用 NumPy 函数 loadtxt 将这些数据加载到 NumPy 数组中。打印出数组的形状显示有 150 行数据,每个样本 1 行,5 列。前四个值是花的隔膜和踏板的测量长度和宽度。最后一个数字是类标签。以下代码将此数据数组分成特征矩阵和所有样本的目标向量。

cs代写|机器学习代写machine learning代考|Image processing and convolutional filters

本节深入探讨一些图像处理概念,并回顾在本书后面变得重要的卷积操作。因此,重要的是要好好复习本节。此外,讨论让我们有机会更多地练习 Python 编程。

我们已经展示了由二维矩阵给出的灰度图像,其中每个分量代表一个像素的灰度级。为了表示彩色图像,我们现在只需要三个通道,每个通道代表一种原色,红色 (R)、绿色 (G) 和蓝色 (B)。这样的 RGB 图像用一个张量表示米×ñ×3, 在哪里米和ñ是水平和垂直分辨率的大小,以像素为单位。读取和显示图像文件包含在 Matplotlib 库中,但也可以使用各种其他包。例如,给定一个测试图像,例如图 2.8B 所示的本书网页上的 motorbike.jpg,将这个图像读入一个数组并绘制它的程序是

形状函数表明该图像的分辨率为600×800具有三个颜色通道的像素。

机器学习的一个主要应用是对象识别,现在我们将举例说明如何使用过滤器来突出图像中的特定特征。假设我们正在寻找照片中某个大小的红点。假设我们得到一张 RGB 图像,如图 2.9A 所示。将该图像读入数组并绘制它的相应程序是

创建一个新的红色像素,产生如图 2.9B 所示的图像。我们将此图像用于以下讨论。

我们想用下面的程序检测的红点是左上角的结构,而不是坐标的红色像素(6,5)我们刚刚在上面手动添加的。我们添加了这个红色像素来讨论如何区分我们正在寻找的主要红色对象和图片中的其他红色对象。分别看红色、绿色和蓝色通道很有趣,如图所示。2.9C. 这些图中的每一个都可以使用代码生成,如下面的红色通道示例所示。

cs代写|机器学习代写machine learning代考|Machine learning with sklearn

名为 scikit 的开源系列库建立在 NumPy 和 SciPy 库之上,以提供更多特定领域的支持。本章我们简要介绍 scikit-learn 库,简称 sklearn。该库最初是 David Cournapeau 的 Google Summer of Code 项目,后来发展成为一个开源库,现在提供各种完善的机器学习算法。这些算法以及优秀的文档可在 $.

本章的目标是展示如何使用一些经典方法在一般环境中应用机器学习算法。特别是,我们将展示如何应用三种重要的机器学习算法,即支持向量分类器 (SVC)、随机森林分类器 (RFC) 和多层感知器 (MLP)。虽然本书后面研究的许多方法都超越了这些现在经典的方法,但这并不意味着这些方法已经过时。恰恰相反; 许多应用程序的数据量有限,其中一些更需要数据的技术(例如深度学习)可能无法工作。此外,这里讨论的算法提供了某种形式的基线来讨论概率推理和深度学习等高级方法。我们在这里的目的是证明应用基于此类机器学习库的机器学习方法并不是很困难。它还为我们提供了一个讨论在实践中非常重要的评估技术的机会。

scikit-learn 或简称 sklearn 提供的算法概要和典型工作流程如图 3.1 所示。机器学习方法由此分为分类、回归、聚类和降维。我们稍后将讨论相应算法背后的思想,特别是在本章的后半部分,尽管我们首先将这些方法视为一个黑盒。我们在本章中特别概述了用于分类的典型机器学习设置。在某些应用程序中,无需太多了解这些算法的确切功能即可获得足够的性能,尽管我们稍后将展示将机器学习应用于更具挑战性的情况并避免陷阱需要对算法有更深入的了解。

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。

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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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