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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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- 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|Basic Concepts in Machine Learning
In this section, we will use some simple examples to explain some common terminology, as well as several basic concepts widely used in machine learning.
Generally speaking, it is useful to take the system view of input and output to examine any machine learning problem, as shown in Figure 1.2. For any machine learning problem at hand, it is important to understand what its input and output are, respectively. For example, in a speech-recognition problem, the system’s input is speech signals captured by a microphone, and the output is the words/sentences embedded in the signals. In an English-to-French machine translation problem, the input is a text document in English, and the output is the corresponding French translation. In a self-driving problem, the input is the videos and signals of the surrounding scenes of the car, captured by cameras and various sensors, and the output is the control signals generated to guide the steering wheel and brakes.
The system view in Figure $1.2$ can also help us explain several popular machine learning terminologies.
Depending on the type of the system outputs, machine learning problems can be broken down into two major categories. If the output is continuous-namely, it can take any real value within an interval-it is a regression problem. On the other hand, if the output is discrete-namely, it can only take a value out of a finite number of predefined choices-it is said to be a classification problem. For instance, speech recognition is a classification problem because the output must be constructed using a finite number of words allowed in the language. On the other hand, image generation is a regression problem because the pixels of an output image can take any arbitrary values. It is fundamentally similar in principle to solve classification and regression problems, but they often need slightly different treatments in problem formulation.
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Supervised versus Unsupervised Learning
As we know, all machine learning methods require collecting training data in the first place. Supervised learning deals with those problems where both the input and output shown in Figure $1.2$ can be accessed in data collection. In other words, the training data in supervised learning consist of input-output pairs. For each input in the training data, we know its corresponding output, which can be used to guide learning algorithms as a supervision signal. Supervised learning methods are well studied in machine learning and usually guarantee good performance, as long as sufficient numbers of input-output pairs are available. However, collecting the input-output pairs for supervised learning often requires human annotation, which may be expensive in practice.
In contrast, unsupervised learning methods deal with the problems where we can only access the input shown in Figure $1.2$ when collecting the training data. A good unsupervised learning algorithm should be able to figure out some criteria to group similar inputs together using only the information of all possible inputs, where two inputs are said to be similar only when they are expected to yield the same output label. The fundamental difficulty in unsupervised learning lies in how to know which inputs are similar when their output labels are unavailable. Unsupervised learning is a much harder problem because of the lack of supervision information. In unsupervised learning, it is usually cheaper to collect training data because it does not require extra human efforts to label each input with the corresponding output. However, unsupervised learning largely unsupervised learning strategies that can effectively learn from unlabeled data.
In between these Iwo extremes, we can combine a small amount of labeled data with a large amount of unlabeled data during training. These learning methods are often called semisupervised learning. In other cases, if the true outputs shown in Figure $1.2$ are too difficult or expensive to obtain, we can use other readily available information, which is only partially relevant to the true outputs, as some weak supervision signals in learning. These methods are called weakly supervised learning.
机器学习代考
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Basic Concepts in Machine Learning
在本节中，我们将使用一些简单的例子来解释一些常见的术语，以及机器学习中广泛使用的几个基本概念。
一般来说，采用输入和输出的系统视图来检查任何机器学习问题是有用的，如图 1.2 所示。对于手头的任何机器学习问题，重要的是分别了解其输入和输出是什么。例如，在语音识别问题中，系统的输入是麦克风捕获的语音信号，输出是嵌入在信号中的单词/句子。在英语到法语的机器翻译问题中，输入是英文文本文档，输出是对应的法语翻译。在自动驾驶问题中，输入是由摄像头和各种传感器捕获的汽车周围场景的视频和信号，输出是产生的用于引导方向盘和刹车的控制信号。
系统视图如图1.2还可以帮助我们解释几个流行的机器学习术语。
根据系统输出的类型，机器学习问题可以分为两大类。如果输出是连续的——也就是说，它可以在一个区间内取任何实数值——这是一个回归问题。另一方面，如果输出是离散的——也就是说，它只能从有限数量的预定义选择中取出一个值——它被称为分类问题。例如，语音识别是一个分类问题，因为必须使用语言中允许的有限数量的单词来构造输出。另一方面，图像生成是一个回归问题，因为输出图像的像素可以取任意值。解决分类和回归问题在原理上基本相似，但在问题表述上往往需要稍有不同的处理。
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Supervised versus Unsupervised Learning
众所周知，所有机器学习方法首先都需要收集训练数据。监督学习处理那些输入和输出如图所示的问题1.2可以在数据收集中访问。换句话说，监督学习中的训练数据由输入-输出对组成。对于训练数据中的每一个输入，我们都知道其对应的输出，可以作为监督信号来指导学习算法。监督学习方法在机器学习中得到了很好的研究，并且通常可以保证良好的性能，只要有足够数量的输入-输出对可用。然而，为监督学习收集输入-输出对通常需要人工注释，这在实践中可能很昂贵。
相比之下，无监督学习方法处理我们只能访问如图所示的输入的问题1.2在收集训练数据时。一个好的无监督学习算法应该能够找出一些标准，仅使用所有可能输入的信息将相似的输入组合在一起，其中两个输入只有在预期产生相同的输出标签时才被认为是相似的。无监督学习的根本难点在于如何在输出标签不可用时知道哪些输入是相似的。由于缺乏监督信息，无监督学习是一个困难得多的问题。在无监督学习中，收集训练数据通常更便宜，因为它不需要额外的人力来用相应的输出标记每个输入。然而，无监督学习很大程度上是无监督学习策略，可以有效地从未标记的数据中学习。
在这两个极端之间，我们可以在训练期间将少量标记数据与大量未标记数据结合起来。这些学习方法通常被称为半监督学习。在其他情况下，如果真正的输出如图1.2获得太难或太昂贵，我们可以使用其他容易获得的信息，这些信息仅与真实输出部分相关，作为学习中的一些弱监督信号。这些方法称为弱监督学习。
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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。