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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  • 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|机器学习代写machine learning代考|COMP4702

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

Text clustering methods partition the corpus into groups of related documents belonging to particular topics or categories. However, these categories are not known a priori, because specific examples of desired categories (e.g., politics) of documents are not provided up front. Such learning problems are also referred to as unsupervised, because no guidance is provided to the learning problem. In supervised applications, one might provide examples of news articles belonging to several natural categories like sports, politics, and so on. In the unsupervised setting, the documents are partitioned into similar groups, which is sometimes achieved with a domain-specific similarity function like the cosine measure. In most cases, an optimization model can be formulated, so that some direct or indirect measure of similarity within a cluster is maximized. A detailed discussion of clustering methods is provided in Chapter 4.

Many matrix factorization methods like probabilistic latent semantic analysis and latent Dirichlet allocation also achieve a similar goal of assigning documents to topics, albeit in a soft and probabilistic way. A soft assignment refers to the fact that the probability of assignment of each document to a cluster is determined rather than a hard partitioning of the data into clusters. Such methods not only assign documents to topics but also infer the significance of the words to various topics. In the following, we provide a brief overview of various clustering methods.

Most forms of non-negative matrix factorization methods can be used for clustering text data. Therefore, certain types of matrix factorization methods play the dual role of clustering and dimensionality reduction, although this is not true across every matrix factorization method. Many forms of non-negative matrix factorization are probabilistic mixture models, in which the entries of the document-term matrix are assumed to be generated by a probabilistic process. The parameters of this random process can then be estimated in order to create a factorization of the data, which has a natural probabilistic interpretation. This type of model is also referred to as a generative model because it assumes that the document-term matrix is created by a hidden generative process, and the data are used to estimate the parameters of this process.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Similarity-Based Algorithms

Similarity-based algorithms are typically either representative-based methods or hierarchical methods, In all these cases, a distance or similarity function between points is used to partition them into clusters in a deterministic way. Representative-based algorithms use representatives in combination with similarity functions in order to perform the clustering. The basic idea is that each cluster is represented by a multi-dimensional vector, which represents the “typical” frequency of words in that cluster. For example, the centroid of a set of documents can be used as its representative. Similarly, clusters can be created by assigning documents to their closest representatives such as the cosine similarity. Such algorithms often use iterative techniques in which the cluster representatives are extracted as central points of clusters, whereas the clusters are created from these representatives by using cosine similarity-based assignment. This two-step process is repeated to convergence, and the corresponding algorithm is also referred to as the $k$-means algorithm. There are many variations of representative-based algorithms although only a small subset of them work with the sparse and high-dimensional representation of text. Nevertheless, one can use a broader variety of methods if one is willing to transform the text data to a reduced representation with dimensionality reduction techniques.

In hierarchical clustering algorithms, similar pairs of clusters are aggregated into larger clusters using an iterative approach. The approach starts by assigning each document to its own cluster and then merges the closest pair of clusters together. There are many variations in terms of how the pairwise similarity between clusters is computed, which has a direct impact on the type of clusters discovered by the algorithm. In many cases, hierarchical clustering algorithms can be combined with representative clustering methods to create more robust methods.

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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 Clustering

文本聚类方法将语料库划分为属于特定主题或类别的相关文档组。然而,这些类别不是先验已知的,因为没有预先提供所需文档类别(例如,政治)的具体示例。这样的学习问题也被称为无监督的,因为没有为学习问题提供指导。在受监督的应用程序中,人们可能会提供属于几个自然类别(如体育、政治等)的新闻文章示例。在无监督设置中,文档被划分为相似的组,这有时是通过余弦度量等特定领域的相似性函数来实现的。在大多数情况下,可以制定优化模型,以便最大化集群内某些直接或间接的相似性度量。

许多矩阵分解方法,如概率潜在语义分析和潜在 Dirichlet 分配,也实现了将文档分配给主题的类似目标,尽管是以一种软的和概率的方式。软分配指的是每个文档分配到一个集群的概率是确定的,而不是将数据硬划分到集群中。这些方法不仅将文档分配给主题,而且还推断出单词对各种主题的重要性。下面,我们简要概述各种聚类方法。

大多数形式的非负矩阵分解方法都可用于聚类文本数据。因此,某些类型的矩阵分解方法具有聚类和降维的双重作用,尽管并非所有矩阵分解方法都如此。许多形式的非负矩阵分解都是概率混合模型,其中假定文档术语矩阵的条目是由概率过程生成的。然后可以估计此随机过程的参数,以创建具有自然概率解释的数据分解。这种类型的模型也称为生成模型,因为它假设文档-术语矩阵是由隐藏的生成过程创建的,并且数据用于估计该过程的参数。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Similarity-Based Algorithms

基于相似性的算法通常是基于代表性的方法或分层方法。在所有这些情况下,点之间的距离或相似性函数用于以确定性方式将它们划分为聚类。基于代表的算法将代表与相似性函数结合使用以执行聚类。基本思想是每个集群都由一个多维向量表示,它表示该集群中单词的“典型”频率。例如,一组文档的质心可以作为其代表。类似地,可以通过将文档分配给它们最接近的代表(例如余弦相似度)来创建聚类。此类算法通常使用迭代技术,其中聚类代表被提取为聚类的中心点,而集群是通过使用基于余弦相似性的分配从这些代表创建的。重复此两步过程直至收敛,相应的算法也称为k-意味着算法。基于代表性的算法有很多变体,尽管它们中只有一小部分适用于文本的稀疏和高维表示。然而,如果愿意使用降维技术将文本数据转换为简化表示,则可以使用更广泛的方法。

在层次聚类算法中,类似的集群对使用迭代方法聚合成更大的集群。该方法首先将每个文档分配给它自己的集群,然后将最近的一对集群合并在一起。聚类之间的成对相似性的计算方式有很多变化,这直接影响算法发现的聚类类型。在许多情况下,层次聚类算法可以与代表性聚类方法相结合,以创建更稳健的方法。

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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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