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计算机代写|机器学习代写machine learning代考|UCI Data Experiments
The purpose of the experiments in this section is to compare the classification accuracy of MBDS, VMBDSs, eECOC, and OA ensembles on 15 UCI datasets [2]. Three types of classifiers were employed as binary base classifiers: the Ripper rule classifier [3], logistic regression [10], and Support Vector Machines [8]. The number of MBDS classifiers in the VMBDSs ensembles varied from 1 to 15 . The evaluation method was 10 -fold cross validation averaged over 10 runs. The results are given in Table 3.4, Table 3.5, and Table 3.6 in the Appendix. The classification accuracy of the classifiers was compared using the corrected paired t-test [15] at the 5\% significance level. Two types of t-test comparisons were realized: eECOC ensembles against all other ensembles and OA ensembles against all other ensembles.
The results in Tables 3.4-3.6 show that:
The difference in classification accuracy between the MBDS and eECOC ensembles is not statistically significant in 28 out of 45 experiments. In the remaining 17 experiments the classification accuracy of the MBDS ensembles is statistically lower than that of the eECOC ensembles.
The difference in classification accuracy between the MBDS and OA ensembles is not statistically significant in 34 out of 45 experiments. In the remaining 11 experiments the classification accuracy of the MBDS ensembles is statistically lower than that of the OA ensembles.
The classification accuracy of the VMBDSs ensembles varies between the accuracy of the MBDS ensembles and the accuracy of the eECOC ensembles. The difference of the classification accuracy of the worst VMBDSs ensembles and the eECOC ensembles is not statistically significant in 28 out of 45 experiments. In the remaining 17 experiments the classification accuracy of the worst VMBDSs ensembles is statistically lower than that of the eECOC ensembles. The difference of the classification accuracy of the best VMBDSs ensembles and the eECOC ensembles is not statistically significant in 44 out of 45 experiments. In the remaining one experiment the classification accuracy of the best VMBDSs ensembles is statistically greater than that of the eECOC ensembles.
The difference of the classification accuracy between the worst VMBDSs ensembles and the OA ensembles is not statistically significant in 34 out of 45 experiments. In the remaining 11 experiments the classification accuracy of the worst VMBDSs ensembles is statistically lower than that of the eECOC ensembles. The difference of the classification accuracy of the best VMBDSs ensembles and the OA ensembles is not statistically significant in 38 out of 45 experiments. In the next 6 (1) experiments the classification accuracy of the best VMBDSs ensembles is statistically greater (lower) than that of the OA ensembles. In addition we compare the VMBDSs and OA ensembles when they have an approximately equal number of binary classifiers. In this case we compare the VMBDSs ensembles using two MBDS classifiers with the OA ensembles. The results are that the difference of the classification accuracy of the VMBDSs and OA ensembles is not statistically significant in 41 out of 45 experiments. In the next 2 (2) experiments the classification accuracy of the VMBDSs ensembles is statistically greater (lower) than that of the OA ensembles.
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Experiments on Data Sets with Large Number of Classes
The purpose of this section’s experiments is to compare the classification accuracy of the VMBDSs and OA on three datasets with a large number of classes. The datasets chosen are Abalone [2], Patents [12], and Faces94 [11]. Several properties of these datasets are summarized in Table 3.1.
The eECOC ensembles were excluded from the experiments, since they require an exponential number of binary classifiers (in our experiments at least $2^{27}-1$ ). Support Vector Machines [8] were used as a base classifier. The number of MBDS classifiers in the VMBDSs ensembles was varied from 5 – 25. The evaluation method was 5 -fold cross validation averaged over 5 runs. The results are presented in Table 3.2. The classification accuracy of the classifiers is compared using the corrected paired t-test [15] at the 5\% significance level. The test compares the OA ensembles against all VMBDSs ensembles.
The experimental results from Table 3.2 show that the VMBDSs ensembles can outperform statistically the OA ensembles on these three datasets. In this respect it is important to know whether the VMBDSs ensembles outperform the OA ensembles when both types of ensembles contain the same number of binary classifiers; i.e., when their computational complexities are equal. We show how to organize this experiment for the Abalone dataset. This dataset has 28 classes. Thus, the number of binary classifiers in the OA ensemble is 28 . This implies that we have to find a configuration for the VMBDSs ensembles so that the total number of binary classifiers is close to 28 . In this context we note that the number of binary classifiers in each MBDS ensemble is $\left\lceil\log _2(28)\right\rceil=5$. Thus, in order to have close to 28 number of binary classifiers we need $\left\lfloor\frac{28}{5}\right\rfloor=5$ MBDS classifiers. According to Table 3.2 for this configuration the VMBDSs ensemble outperforms statistically the OA ensemble. Analogously we can do the same computation for the Patents and Faces 94 datasets: for the Patents dataset we need 10 MBDS classifiers and for the Faces 94 dataset we need 19 MBDS classifiers in the VMBDSs ensemble. According to Table 3.2 for these configurations the VMBDSs ensembles outperform statistically the OA ensemble.
机器学习代考
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|UCI Data Experiments
本节实验的目的是比较MBDS、vmbds、eECOC和OA集合在15个UCI数据集上的分类准确率[2]。采用三种分类器作为二元基分类器:Ripper规则分类器[3]、逻辑回归[10]和支持向量机[8]。vmbds集成中MBDS分类器的数量从1到15不等。评价方法为10次平均交叉验证。结果见附录表3.4、表3.5、表3.6。在5%显著性水平下，使用校正成对t检验比较分类器的分类精度[15]。实现了两种类型的t检验比较:eECOC集成与所有其他集成以及OA集成与所有其他集成。
表3.4-3.6的结果表明:
在45个实验中，有28个实验MBDS和eECOC集合的分类准确率差异无统计学意义。在其余17个实验中，MBDS集合的分类精度在统计学上低于eECOC集合。
在45个实验中，有34个实验MBDS与OA的分类准确率差异无统计学意义。在其余11个实验中，MBDS集成集的分类精度在统计学上低于OA集成集。
vmbds系统的分类精度在MBDS系统和eECOC系统的分类精度之间存在差异。在45个实验中，28个实验中最差的vmbds集合与eECOC集合的分类准确率差异无统计学意义。在其余17个实验中，最差的VMBDSs集合的分类准确率在统计学上低于eECOC集合。在45个实验中，有44个实验的最佳VMBDSs集合与eECOC集合的分类准确率差异无统计学意义。在剩下的一个实验中，最佳的VMBDSs集合的分类精度在统计学上高于eECOC集合。
在45个实验中，有34个实验中最差的vmbds集合与OA集合的分类准确率差异无统计学意义。在其余11个实验中，最差的VMBDSs集合的分类精度在统计学上低于eECOC集合。在45个实验中，38个实验中最佳的vmbds集成与OA集成的分类准确率差异无统计学意义。在接下来的6(1)个实验中，最佳的vmbds集合的分类准确率在统计学上高于(低于)OA集合。此外，我们还比较了vmbds和OA集成，当它们具有近似相等数量的二元分类器时。在本例中，我们将使用两个MBDS分类器的vmbds集成与OA集成进行比较。结果表明，在45个实验中，有41个实验中vmbds与OA集合的分类准确率差异无统计学意义。在接下来的2(2)个实验中，VMBDSs集成集的分类精度在统计学上高于(低于)OA集成集。
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Experiments on Data Sets with Large Number of Classes
本节实验的目的是比较vmbds和OA在三个类数较多的数据集上的分类准确率。选择的数据集是Abalone[2]、Patents[12]和Faces94[11]。表3.1总结了这些数据集的几个属性。
eECOC集成被排除在实验之外，因为它们需要指数数量的二元分类器(在我们的实验中至少$2^{27}-1$)。支持向量机[8]被用作基础分类器。vmbds集合中MBDS分类器的数量从5 – 25个不等。评价方法为5次平均交叉验证。结果如表3.2所示。在5％显著性水平下，使用校正的配对t检验[15]比较分类器的分类精度。测试将OA集成与所有vmbds集成进行比较。
从表3.2的实验结果可以看出，在这三个数据集上，vmbds集成在统计上优于OA集成。在这方面，重要的是要知道当两种类型的集成包含相同数量的二进制分类器时，vmbds集成是否优于OA集成;也就是说，当它们的计算复杂度相等时。我们展示了如何为Abalone数据集组织这个实验。这个数据集有28个类。因此，OA集合中的二元分类器数量为28个。这意味着我们必须为vmbds集成找到一个配置，以便二进制分类器的总数接近28。在这种情况下，我们注意到每个MBDS集成中的二元分类器数量为$\left\lceil\log _2(28)\right\rceil=5$。因此，为了拥有接近28个二进制分类器，我们需要$\left\lfloor\frac{28}{5}\right\rfloor=5$ MBDS分类器。根据表3.2，在此配置中，vmbds集成在统计上优于OA集成。类似地，我们可以对Patents和Faces 94数据集进行相同的计算:对于Patents数据集，我们需要10个MBDS分类器，对于Faces 94数据集，我们需要vmbds集成中的19个MBDS分类器。从表3.2可以看出，在这些配置下，vmbds系统总体性能优于OA系统。
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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。