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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 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|Basic language elements
As a general purpose programming language, Python contains basic programing concepts such as basic data types, loops, conditional statements, and subroutines. We will briefly review the associated syntax with examples that are provided in file FirstProgram. ipynb. In addition to such basic programming constructs, all major programming languages such as Python are supported by a large number of libraries that enable a wide array of programming styles and specialized functions. We are here mainly interested in basic scientific computing, in contrast to system programming, and for this we need multidimensional arrays. We therefore base almost all programs in this book on the NumPy library. NumPy provides basic support of common scientific constructs and functions such as trigonometric functions and random number generators. Most importantly, it provides support for N-dimensional arrays. NumPy has become the standard in scientific computing with Python. We will use this wellestablished constructs to implement vectors, matrices and higher dimensional arrays. While there is a separate matrix class, this construct is limited to a two dimensional structure and has not gained widespread acceptance.
An established way to import the NumPy library in our programs is to map them to the name space “np” with the command import numpy as np. In this way, the specific methods or functions of NumPy are accessed with the prefix $\mathrm{np} .$ In addition to importing NumPy, we always import a plotting library as plotting results will be very useful and a common way to communicate results. We specifically use the popular PyPlot package of the Matploitlib library. Hence, we nearly always start our program with the two lines In the following, we walk through a program in the Jupyter environment called FirstProgram. These lines of code are intended to show the syntax of the basic programming constructs that we need in this book. We start by demonstrating the basic data types that we will be using frequently. We are mainly concerned with numerical data, of which a scalar is the simplest example, We here show the code as well as the response of running the program with the print () function. Comment lines can be included with the hash-tag symbol #. The type of the variables are dynamically assigned in Python. That is, a variable name and corresponding memory space is allocated the first time a variable with this name is used on the left hand side of an assignment operator ” $=$ “. In this case it is an interger value, but we could also assign a real-valued variable with textttaScalar=4.0.
cs代写|机器学习代写machine learning代考|Functions
This book tries to use minimal examples that do not require advanced code structuring techniques such as object oriented-programming, although those techniques are available in Python. The basic code reuse technique is of course the definition of a function. In Python this can be done with the following template. To structure code better, specifically to define some code that can be reused, we have the option to define functions like
Simple variables are passed by value in Python, but more complex objects might be referred by reference. It is therefore wise to be careful when changing the content of calling variables in the functions. The function can be called with an argument, and we showed in the example how to provide a default argument.
It is also useful to define an inline version of a function, such as defining logistic sigmoid function We will use this inline function below to plot it.
cs代写|机器学习代写machine learning代考|Code efficiency and vectorization
Machine learning is about working with large collections of data. Such data are kept in data bases, spreadsheets, or simply in text files, but to work with them we load them into arrays. Since we define operations on such arrays, it is better to treat these arrays as vectors, matrices, or generally as tensors. Traditional programming languages such as $\mathrm{C}$ and Fortran require us to write code that loops over all the indices in order to specify operations that are defined on all the data. For example, as provided in the program MatrixMultiplication.ipynb, let us define two random $n \times n$ matrices with the NumPy random number generator for uniformly distributed numbers,
It is now common to call this style of programming a vectorized code. Such a vectorized code is not only much easier to read, but it is also essential to write efficient code. The reason for this is that the system programmers can implement such routines very efficiently, and this is difficult to match with the more general but inefficient explicit index operation.
To demonstrate the efficiency issue, let us measure the time of operations for a matrix multiplication. We start as usual by importing the standard NumPy and Matplotlib libraries, and we also import a timer routine with We then define a method called matmulslow that implements a matrix multiplication with an explicit iteration over the indices.
机器学习代写
cs代写|机器学习代写machine learning代考|Basic language elements
作为一种通用编程语言，Python 包含基本的编程概念，例如基本数据类型、循环、条件语句和子例程。我们将通过文件 FirstProgram 中提供的示例简要回顾相关的语法。ipynb。除了这些基本的编程结构之外，所有主要的编程语言（如 Python）都得到大量库的支持，这些库支持各种编程风格和专门的功能。与系统编程相比，我们在这里主要对基础科学计算感兴趣，为此我们需要多维数组。因此，本书中的几乎所有程序都基于 NumPy 库。NumPy 为常见的科学结构和函数（例如三角函数和随机数生成器）提供基本支持。最重要的是，它提供对 N 维数组的支持。NumPy 已成为使用 Python 进行科学计算的标准。我们将使用这个完善的结构来实现向量、矩阵和高维数组。虽然有一个单独的矩阵类，但这种结构仅限于二维结构，并没有得到广泛接受。
在我们的程序中导入 NumPy 库的一种既定方法是使用 import numpy as np 命令将它们映射到命名空间“np”。这样，NumPy的具体方法或函数就用前缀访问了np.除了导入 NumPy 之外，我们总是导入绘图库，因为绘图结果将非常有用并且是传达结果的常用方式。我们专门使用 Matploitlib 库的流行 PyPlot 包。因此，我们几乎总是从两行开始我们的程序。在下面，我们将通过一个名为 FirstProgram 的 Jupyter 环境中的程序。这些代码行旨在展示我们在本书中需要的基本编程结构的语法。我们首先演示我们将经常使用的基本数据类型。我们主要关注数值数据，其中标量是最简单的例子，我们在这里展示代码以及使用 print() 函数运行程序的响应。注释行可以包含在井号标签符号 # 中。变量的类型在 Python 中是动态分配的。也就是说，第一次在赋值运算符的左侧使用具有此名称的变量时，分配一个变量名称和相应的内存空间”=“。在这种情况下，它是一个整数值，但我们也可以使用 textttaScalar=4.0 分配一个实值变量。
cs代写|机器学习代写machine learning代考|Functions
本书尝试使用不需要高级代码结构化技术（如面向对象编程）的最少示例，尽管这些技术在 Python 中可用。基本的代码重用技术当然是函数的定义。在 Python 中，这可以通过以下模板完成。为了更好地构造代码，特别是定义一些可以重用的代码，我们可以选择定义函数，例如
简单的变量在 Python 中通过值传递，但更复杂的对象可能通过引用来引用。因此，在更改函数中调用变量的内容时要小心谨慎。该函数可以使用参数调用，我们在示例中展示了如何提供默认参数。
定义函数的内联版本也很有用，例如定义逻辑 sigmoid 函数我们将在下面使用这个内联函数来绘制它。
cs代写|机器学习代写machine learning代考|Code efficiency and vectorization
机器学习是关于处理大量数据的。这些数据保存在数据库、电子表格或简单的文本文件中，但为了使用它们，我们将它们加载到数组中。由于我们在此类数组上定义操作，因此最好将这些数组视为向量、矩阵或通常视为张量。传统的编程语言，如CFortran 要求我们编写循环遍历所有索引的代码，以便指定对所有数据定义的操作。例如，正如程序 MatrixMultiplication.ipynb 中提供的，让我们定义两个随机n×n使用 NumPy 随机数生成器生成均匀分布数的矩阵，
现在通常将这种编程风格称为矢量化代码。这样的向量化代码不仅更容易阅读，而且编写高效的代码也是必不可少的。原因是系统程序员可以非常高效地实现这样的例程，而这很难与更通用但效率低下的显式索引操作相匹配。
为了演示效率问题，让我们测量矩阵乘法的运算时间。我们像往常一样从导入标准 NumPy 和 Matplotlib 库开始，我们还导入了一个计时器例程，然后我们定义了一个名为 matmulslow 的方法，该方法通过对索引的显式迭代来实现矩阵乘法。
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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，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。