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

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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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  • 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
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计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Text Preprocessing and Similarity Computation

Text preprocessing is required to convert the unstructured format into a structured and multidimensional representation. Text often co-occurs with a lot of extraneous data such as tags, anchor text, and other irrelevant features. Furthermore, different words have different significance in the text domain. For example, commonly occurring words such as “a,” “an,”

and “the,” have little significance for text mining purposes. In many cases, words are variants of one another because of the choice of tense or plurality. Some words are simply misspellings. The process of converting a character sequence into a sequence of words (or tokens) is referred to as tokenization. Note that each occurrence of a word in a document is a token, even if it occurs more than once in the document. Therefore, the occurrence of the same word three times will create three corresponding tokens. The process of tokenization often requires a substantial amount of domain knowledge about the specific language at hand, because the word boundaries have ambiguities caused by vagaries of punctuation in different languages.
Some common steps for preprocessing raw text are as follows:

  1. Text extraction: In cases where the source of the text is the Web, it occurs in combination with various other types of data such as anchors, tags, and so on. Furthermore, in the Web-centric setting, a specific page may contain a (useful) primary block and other blocks that contain advertisements or unrelated content. Extracting the useful text from the primary block is important for high-quality mining. These types of settings require specialized parsing and extraction techniques.
  2. Stop-word removal: Stop words are commonly occurring words that have little discriminative power for the mining process. Common pronouns, articles, and prepositions are considered stop words. Such words need to be removed to improve the mining process.
  3. Stemming, case-folding, and punctuation: Words with common roots are consolidated into a single representative. For example, words like “sinking” and “sank” are consolidated into the single token “sink.” The case (i.e., capitalization) of the first alphabet of a word may or may not be important to its semantic interpretation. For example, the word “Rose” might either be a flower or the name of a person depending on the case. In other settings, the case may not be important to the semantic interpretation of the word because it is caused by grammar-specific constraints like the beginning of a sentence. Therefore, language-specific heuristics are required in order to make decisions on how the case is treated. Punctuation marks such as hyphens need to be parsed carefully in order to ensure proper tokenization.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Dimensionality Reduction and Matrix Factorization

Dimensionality reduction and matrix factorization fall in the general category of methods that are also referred to as latent factor models. Sparse and high-dimensional representations like text work well with some learning methods but not with others. Therefore, a natural question arises as whether one can somehow compress the data representation to express it in a smaller number of features. Since these features are not observed in the original data but represent hidden properties of the data, they are also referred to as latent features.
Dimensionality reduction is intimately related to matrix factorization. Most types of dimensionality reduction transform the data matrices into factorized form. In other words, the original data matrix $D$ can be approximately represented as a product of two or more matrices, so that the total number of entries in the factorized matrices is far fewer than the number of entries in the original data matrix. A common way of representing an $n \times d$ document-term matrix as the product of an $n \times k$ matrix $U$ and a $d \times k$ matrix $V$ is as follows:
$$
D \approx U V^T
$$
The value of $k$ is typically much smaller than $n$ and $d$. The total number of entries in $D$ is $n \cdot d$, whereas the total number of entries in $U$ and $V$ is only $(n+d) \cdot k$. For small values of $k$, the representation of $D$ in terms of $U$ and $V$ is much more compact. The $n \times k$ matrix $U$ contains the $k$-dimensional reduced representation of each document in its rows, and the $d \times k$ matrix $V$ contains the $k$ basis vectors in its columns. In other words, matrix factorization methods create reduced representations of the data with (approximate) linear transforms. Note that Equation $1.2$ is represented as an approximate equality. In fact, all forms of dimensionality reduction and matrix factorization are expressed as optimization models in which the error of this approximation is minimized. Therefore, dimensionality reduction effectively compresses the large number of entries in a data matrix into a smaller number of entries with the lowest possible error.

Popular methods for dimensionality reduction in text include latent semantic analysis, non-negative matrix factorization, probabilistic latent semantic analysis, and latent Dirichlet allocation. We will address most of these methods for dimensionality reduction and matrix factorization in Chapter 3 . Latent semantic analysis is the text-centric avatar of singular value decomposition.

Dimensionality reduction and matrix factorization are extremely important because they are intimately connected to the representational issues associated with text data. In data mining and machine learning applications, the representation of the data is the key in designing an effective learning method. In this sense, singular value decomposition methods enable high-quality retrieval, whereas certain types of non-negative matrix factorization methods enable high-quality clustering. In fact, clustering is an important application of dimensionality reduction, and some of its probabilistic variants are also referred to as topic models. Similarly, certain types of decision trees for classification show better performance with reduced representations. Furthermore, one can use dimensionality reduction and matrix factorization to convert a heterogeneous combination of text and another data type into multidimensional format (cf. Chapter 8).

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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|Text Preprocessing and Similarity Computation

需要文本预处理将非结构化格式转换为结构化和多维表示。文本通常与大量无关数据同时出现,例如标签、锚文本和其他不相关的特征。此外,不同的词在文本域中具有不同的意义。例如,经常出现的词,如“a”、“an”、

和“the”对于文本挖掘目的意义不大。在许多情况下,由于时态或复数的选择,单词是彼此的变体。有些词只是拼写错误。将字符序列转换为单词序列(或标记)的过程称为标记化。请注意,一个词在文档中的每次出现都是一个标记,即使它在文档中出现不止一次。因此,同一个词出现三次将创建三个对应的标记。标记化过程通常需要大量关于手头特定语言的领域知识,因为不同语言中标点符号的变化无常导致单词边界存在歧义。
预处理原始文本的一些常见步骤如下:

  1. 文本提取:在文本源是 Web 的情况下,它会与各种其他类型的数据(例如锚点、标签等)结合使用。此外,在以 Web 为中心的设置中,特定页面可能包含(有用的)主要块和包含广告或不相关内容的其他块。从主块中提取有用的文本对于高质量挖掘很重要。这些类型的设置需要专门的解析和提取技术。
  2. 停用词去除:停用词是经常出现的词,对挖掘过程几乎没有辨别力。常用代词、冠词和介词被视为停用词。需要删除此类词以改进挖掘过程。
  3. 词干提取、大小写折叠和标点符号:具有共同词根的单词被合并为一个代表。例如,“sinking”和“sank”之类的词被合并为单个标记“sink”。单词第一个字母的大小写(即大写)对其语义解释可能重要也可能不重要。例如,“Rose”这个词可能是一朵花,也可能是一个人的名字,视情况而定。在其他情况下,大小写对于单词的语义解释可能并不重要,因为它是由特定于语法的约束(例如句子的开头)引起的。因此,需要特定语言的启发式方法来决定如何处理案例。需要仔细解析连字符等标点符号,以确保正确的标记化。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Dimensionality Reduction and Matrix Factorization

降维和矩阵分解属于一般方法类别,也称为潜在因子模型。像文本这样的稀疏和高维表示适用于某些学习方法,但不适用于其他学习方法。因此,自然会出现一个问题,即是否可以以某种方式压缩数据表示以用较少的特征来表达它。由于这些特征在原始数据中没有观察到,而是代表数据的隐藏属性,因此它们也被称为潜在特征。
降维与矩阵分解密切相关。大多数类型的降维将数据矩阵转换为因式分解形式。也就是说,原始数据矩阵丁可以近似表示为两个或多个矩阵的乘积,因此分解矩阵中的条目总数远少于原始数据矩阵中的条目数。表示一个的常用方法n×d文档术语矩阵作为一个产品n×k矩阵在和一个d×k矩阵在如下:

丁≈在在吨
的价值k通常比n和d. 中的条目总数丁是n⋅d, 而条目总数在和在只是(n+d)⋅k. 对于小值k, 表示丁按照在和在更紧凑。这n×k矩阵在包含k- 每个文档在其行中的维减少表示,以及d×k矩阵在包含k列中的基向量。换句话说,矩阵分解方法使用(近似)线性变换创建数据的简化表示。请注意方程式1.2表示为近似相等。事实上,所有形式的降维和矩阵分解都表示为优化模型,其中这种近似的误差被最小化。因此,降维有效地将数据矩阵中的大量条目压缩为尽可能少的错误条目。

文本降维的流行方法包括潜在语义分析、非负矩阵分解、概率潜在语义分析和潜在 Dirichlet 分配。我们将在第 3 章中讨论这些用于降维和矩阵分解的方法中的大部分。潜在语义分析是以文本为中心的奇异值分解化身。

降维和矩阵分解非常重要,因为它们与文本数据相关的表征问题密切相关。在数据挖掘和机器学习应用中,数据的表示是设计有效学习方法的关键。从这个意义上说,奇异值分解方法可以实现高质量的检索,而某些类型的非负矩阵分解方法可以实现高质量的聚类。事实上,聚类是降维的一个重要应用,它的一些概率变体也被称为主题模型。同样,用于分类的某些类型的决策树在减少表示的情况下表现出更好的性能。此外,

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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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