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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
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|What Is Special About Learning from Text
Most machine learning applications in the text domain work with the bag-of-words representation in which the words are treated as dimensions with values corresponding to word frequencies. A data set corresponds to a collection of documents, which is also referred to as a corpus. The complete and distinct set of words used to define the corpus is also referred to as the lexicon. Dimensions are also referred to as terms or features. Some applications of text work with a binary representation in which the presence of a term in a document corresponds to a value of 1 , and 0 , otherwise. Other applications use a normalized function of the word frequencies as the values of the dimensions. In each of these cases, the dimensionality of data is very large, and may be of the order of $10^5$ or even $10^6$. Furthermore, most values of the dimensions are $0 \mathrm{~s}$, and only a few dimensions take on positive values. In other words, text is a high-dimensional, sparse, and non-negative representation.
These properties of text create both challenges and opportunities. The sparsity of text implies that the positive word frequencies are more informative than the zeros. There is also wide variation in the relative frequencies of words, which leads to differential importance of the different words in mining applications. For example, a commonly occurring word like “the” is often less significant and needs to be down-weighted (or completely removed) with normalization. In other words, it is often more important to statistically normalize the relative importance of the dimensions (based on frequency of presence) compared to traditional multidimensional data. One also needs to normalize for the varying lengths of different documents while computing distances between them. Furthermore, although most multidimensional mining methods can be generalized to text, the sparsity of the representation has an impact on the relative effectiveness of different types of mining and learning methods. For example, linear support-vector machines are relatively effective on sparse representations, whereas methods like decision trees need to be designed and tuned with some caution to enable their accurate use. All these observations suggest that the sparsity of text can either be a blessing or a curse depending on the methodology at hand. In fact, some techniques such as sparse coding sometimes convert non-textual data to text-like representations in order to enable efficient and effective learning methods like support-vector machines [405].
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Analytical Models for Text
The section will provide a comprehensive overview of text mining algorithms and applications. The next chapter of this book primarily focuses on data preparation and similarity computation. Issues related to preprocessing issues of data representation are also discussed in this chapter. Aside from the first two introductory chapters, the topics covered in this book fall into three primary categories:
- Fundamental mining applications: Many data mining applications like matrix factorization, clustering, and classification, can he used for any type of multidimensional data. Nevertheless, the uses of these methods in the text domain has specialized characteristics. These represent the core building blocks of the vast majority of text mining applications. Chapters 3 through 8 will discuss core data mining methods. The interaction of text with other data types will be covered in Chapter 8 .
- Information retrieval and ranking: Many aspects of information retrieval and ranking are closely related to text mining. For example, ranking methods like ranking SVM and link-based ranking are often used in text mining applications. Chapter 9 will provide an overview of information retrieval methods from the point of view of text. mining.
- Sequence- and natural language-centric text mining: Although multidimensional mining methods can be used for basic applications, the true power of mining text can be leveraged in more complex applications by treating text as sequences. Chapters 10 through 16 will discuss these advanced topics like sequence embedding, neural learning, information extraction, summarization, opinion mining, text segmentation, and event extraction. Many of these methods are closely related to natural language processing. Although this book is not focused on natural language processing, the basic building blocks of natural language processing will be used as off-the-shelf tools for text mining applications.
In the following, we will provide an overview of the different text mining models covered in this book. In cases where the multidimensional representation of text is used for mining purposes, it is relatively easy to use a consistent notation. In such cases, we assume that a document corpus with $n$ documents and $d$ different terms can be represented as a sparse $n \times d$ document-term matrix, which is typically very sparse. The $i$ th row of $D$ is represented by the $d$-dimensional row vector $\overline{X_i}$. One can also represent a document corpus as a set of these $d$-dimensional vectors, which is denoted by $\mathcal{D}=\left[\bar{X}_1 \ldots \bar{X}_n\right]$. This terminology will be used consistently throughout the book. Many information retrieval books prefer the use of a term-document matrix, which is the transpose of the document-term matrix and the rows correspond to the frequencies of terms. However, using a document-term matrix, in which data instances are rows, is consistent with the notations used in books on multidimensional data mining and machine learning. Therefore, we have chosen to use a document-term matrix in order to consistent with the broader literature on machine learning.
Much of the book will be devoted to data mining and machine learning rather than the database management issues of information retrieval. Nevertheless, there is some overlap between the two areas, as they are both related to problems of ranking and search engines. Therefore, a comprehensive chapter is devoted to information retrieval and search engines. Throughout this book, we will use the term “learning algorithm” as a broad umbrella term to describe any algorithm that discovers patterns from the data or discovers how such patterns may be used for predicting specific values in the data.
机器学习代考
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|What Is Special About Learning from Text
文本域中的大多数机器学习应用程序都使用词袋表示，其中词被视为具有与词频相对应的值的维度。数据集对应于文档的集合，也称为语料库。用于定义语料库的完整且不同的单词集也称为词典。维度也称为术语或特征。文本的一些应用程序使用二进制表示，其中文档中的术语对应于值 1 ，否则为 0 。其他应用程序使用词频的归一化函数作为维度的值。在每一种情况下，数据的维数都非常大，可能是105甚至106. 此外，维度的大多数值是0 秒, 只有少数维度取正值。换句话说，文本是一种高维的、稀疏的、非负的表示。
文本的这些属性既带来了挑战，也带来了机遇。文本的稀疏性意味着正词频比零词频提供更多信息。单词的相对频率也存在很大差异，这导致不同单词在挖掘应用程序中的重要性不同。例如，像“the”这样经常出现的词通常不太重要，需要通过归一化来降低权重（或完全删除）。换句话说，与传统的多维数据相比，统计维度的相对重要性（基于出现频率）通常更为重要。在计算它们之间的距离时，还需要对不同文档的不同长度进行归一化。此外，尽管大多数多维挖掘方法都可以推广到文本，但表示的稀疏性会影响不同类型挖掘和学习方法的相对有效性。例如，线性支持向量机在稀疏表示上相对有效，而决策树等方法需要谨慎设计和调整以使其能够准确使用。所有这些观察结果表明，文本的稀疏性可能是福也可能是祸，这取决于手头的方法。事实上，某些技术（例如稀疏编码）有时会将非文本数据转换为类似文本的表示形式，以便实现高效且有效的学习方法，例如支持向量机 [405]。表示的稀疏性对不同类型的挖掘和学习方法的相对有效性有影响。例如，线性支持向量机在稀疏表示上相对有效，而决策树等方法需要谨慎设计和调整以使其能够准确使用。所有这些观察结果表明，文本的稀疏性可能是福也可能是祸，这取决于手头的方法。事实上，某些技术（例如稀疏编码）有时会将非文本数据转换为类似文本的表示形式，以便实现高效且有效的学习方法，例如支持向量机 [405]。表示的稀疏性对不同类型的挖掘和学习方法的相对有效性有影响。例如，线性支持向量机在稀疏表示上相对有效，而决策树等方法需要谨慎设计和调整以使其能够准确使用。所有这些观察结果表明，文本的稀疏性可能是福也可能是祸，这取决于手头的方法。事实上，某些技术（例如稀疏编码）有时会将非文本数据转换为类似文本的表示形式，以便实现高效且有效的学习方法，例如支持向量机 [405]。而像决策树这样的方法需要谨慎地设计和调整，以使其能够准确使用。所有这些观察结果表明，文本的稀疏性可能是福也可能是祸，这取决于手头的方法。事实上，某些技术（例如稀疏编码）有时会将非文本数据转换为类似文本的表示形式，以便实现高效且有效的学习方法，例如支持向量机 [405]。而像决策树这样的方法需要谨慎地设计和调整，以使其能够准确使用。所有这些观察结果表明，文本的稀疏性可能是福也可能是祸，这取决于手头的方法。事实上，某些技术（例如稀疏编码）有时会将非文本数据转换为类似文本的表示形式，以便实现高效且有效的学习方法，例如支持向量机 [405]。
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Analytical Models for Text
本节将全面概述文本挖掘算法和应用。本书的下一章主要关注数据准备和相似度计算。本章还讨论了与数据表示的预处理问题相关的问题。除了前两章介绍性的章节外，本书涵盖的主题分为三个主要类别：
- 基础挖掘应用：许多数据挖掘应用，如矩阵分解、聚类和分类，可以用于任何类型的多维数据。然而，这些方法在文本域中的使用具有特殊性。这些代表了绝大多数文本挖掘应用程序的核心构建块。第 3 章到第 8 章将讨论核心数据挖掘方法。文本与其他数据类型的交互将在第 8 章介绍。
- 信息检索和排序：信息检索和排序的许多方面都与文本挖掘密切相关。例如，排序 SVM 和基于链接的排序等排序方法经常用于文本挖掘应用程序。第 9 章将从文本的角度概述信息检索方法。矿业。
- 以序列和自然语言为中心的文本挖掘：虽然多维挖掘方法可用于基本应用程序，但通过将文本视为序列，可以在更复杂的应用程序中利用挖掘文本的真正力量。第 10 章到第 16 章将讨论这些高级主题，如序列嵌入、神经学习、信息提取、摘要、意见挖掘、文本分割和事件提取。其中许多方法与自然语言处理密切相关。虽然本书的重点不是自然语言处理，但自然语言处理的基本构建块将用作文本挖掘应用程序的现成工具。
下面，我们将概述本书涵盖的不同文本挖掘模型。在文本的多维表示用于挖掘目的的情况下，使用一致的表示法相对容易。在这种情况下，我们假设文档语料库n文件和d不同的术语可以表示为稀疏n×d文档术语矩阵，通常非常稀疏。这一世第排丁由d维行向量X一世¯. 也可以将文档语料库表示为一组这些d维向量，表示为丁=[X¯1…X¯n]. 该术语将在整本书中始终如一地使用。许多信息检索书籍更喜欢使用术语-文档矩阵，它是文档-术语矩阵的转置，行对应于术语的频率。但是，使用文档术语矩阵（其中数据实例为行）与多维数据挖掘和机器学习书籍中使用的符号一致。因此，我们选择使用文档术语矩阵，以便与更广泛的机器学习文献保持一致。
本书的大部分内容将致力于数据挖掘和机器学习，而不是信息检索的数据库管理问题。然而，这两个领域之间有一些重叠，因为它们都与排名和搜索引擎问题有关。因此，一个完整的章节专门介绍信息检索和搜索引擎。在本书中，我们将使用术语“学习算法”作为一个广义的总括术语来描述任何从数据中发现模式或发现如何使用这些模式来预测数据中的特定值的算法。
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。