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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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计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Semi-supervised learning
This section is co-authored with Colin Raffel.
Many recent successful applications of machine learning are in the supervised learning setting, where a large dataset of labeled examples are available for training a model. However, in many practical applications it is expensive to obtain this labeled data. Consider the case of automatic speech recognition: Modern datasets contain thousands of hours of audio recordings $\mid \mathrm{Pan}+15$; Ard $+20 \mid$. The process of annotating the words spoken in a recording is many times slower than realtime, potentially resulting in a long (and costly) annotation process. To make matters worse, in some applications data must be labeled by an expert (such as a doctor in medical applications) which can further increase costs.
Semi-supervised learning can alleviate the need for labeled data by taking advantage of unlabeled data. The general goal of semi-supervised learning is to allow the model to learn the high-level structure of the data distribution from unlabeled data and only rely on the labeled data for learning the fine-grained details of a given task. Whereas in standard supervised learning we assume that we have access to samples from the joint distribution of data and labels $\boldsymbol{x}, y \sim p(\boldsymbol{x}, y)$, semi-supervised learning assumes that we additionally have access to samples from the marginal distribution of $\boldsymbol{x}$, namely $\boldsymbol{x} \sim p(\boldsymbol{x})$, as illustrated in Figure 19.8. Further, it is generally assumed that we have many more of these unlabeled samples since they are typically cheaper to obtain. Continuing the example of automatic speech recognition, it is often much cheaper to simply record people talking (which would produce unlabeled data) than it is to transcribe recorded speech. Semi-supervised learning is a good fit for the scenario where a large amount of unlabeled data has been collected and the practitioner would like to avoid having to label all of it.
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Self-training and pseudo-labeling
An early and straightforward approach to semi-supervised learning is self-training [Scu65; Agr70; McL75]. The basic idea behind self-training is to use the model itself to infer predictions on unlabeled data, and then treal these predicitions as labels for subsequent iraining. Self-iraining has endured as a semi-supervised learning method because of its simplicity and general applicability; i.e. it is applicable to any model that can gencrate predictions for the unlabeled data. Rocently, it has become common to refer to this approach as “pseudo=labeling” [Leel3] because the inferred labels for unlabeled data are only “pseudo-correct” in comparison with the true, ground-truth targets used in supervised learning.
Algorithmically, self-training typically follows one of the following two procedures. In the first approach, pseudo-labels are first predicted for the entire collection of unlabeled data and the model is re-trained (possibly from scratch) to convergence on the combination of the labeled and (pseudolabeled) unlabeled data. Then, the unlabeled data is re-labeled by the model and the process repeats itself until a suitable solution is found. The second approach instead continually generates predictions on randomly-chosen batches of unlabeled data and immediately trains the model against these pseudo-labels. Both approaches are currently common in practice; the first “offline” variant has been shown to be particularly successful when leveraging giant collections of unlabeled data $\mid \mathrm{Yal}+19$; Xie+20] whereas the “online” approach is often used as one component of more sophisticated semisupervised learning methods [Soh $+20]$. Nelther variant is fundamentally better than the other. Offline self-training can result in training the model on “stale” pseudo-labels, since they are only updated each time the model converges. However, online pseudo-labeling can incur larger computational costs since it involves constantly “re-labeling” unlabeled data.
Self-training can suffer from an obvious problem: If the model generates incorrect predictions for unlabeled data and then is re-trained on these incorrect predictions, it can become progressively worse and worse at the intended classification task until it eventually learns a totally invalid solution. This issue has been dubbed confirmation bias [TV17] because the model is continually confirming its own (incorrect) bias about the decision rule.
机器学习代考
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Semi-supervised learning
本节与 Colin Raffel 合着。
最近机器学习的许多成功应用都在监督学习环境中，其中有大量标记示例数据集可用于训练模型。然而，在许多实际应用中，获取这些标记数据的成本很高。考虑自动语音识别的情况：现代数据集包含数千小时的录音∣P一个n+15; 高的+20∣. 注释录音中所说的单词的过程比实时慢很多倍，可能会导致注释过程漫长（且成本高昂）。更糟糕的是，在某些应用程序中，数据必须由专家（例如医疗应用程序中的医生）标记，这会进一步增加成本。
半监督学习可以通过利用未标记数据来减轻对标记数据的需求。半监督学习的总体目标是让模型从未标记的数据中学习数据分布的高级结构，并仅依靠标记的数据来学习给定任务的细粒度细节。而在标准的监督学习中，我们假设我们可以从数据和标签的联合分布中获取样本X,是∼p(X,是)，半监督学习假设我们还可以访问边缘分布的样本X, 即X∼p(X)，如图 19.8 所示。此外，通常假设我们有更多这些未标记的样本，因为它们通常更便宜。继续以自动语音识别为例，简单地记录人们的谈话（这会产生未标记的数据）通常比转录录制的语音要便宜得多。半监督学习非常适合收集了大量未标记数据并且从业者希望避免标记所有数据的场景。
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一种早期且直接的半监督学习方法是自我训练 [Scu65；农业70；McL75]。自训练背后的基本思想是使用模型本身来推断未标记数据的预测，然后将这些预测作为后续训练的标签。由于其简单性和普遍适用性，自吸作为一种半监督学习方法一直存在；即它适用于任何可以为未标记数据生成预测的模型。最近，将这种方法称为“伪=标签”[Leel3] 已变得很普遍，因为与监督学习中使用的真实目标相比，未标记数据的推断标签只是“伪正确”。
从算法上讲，自我训练通常遵循以下两个过程之一。在第一种方法中，首先为整个未标记数据集合预测伪标签，然后重新训练模型（可能从头开始）以在标记数据和（伪标记）未标记数据的组合上收敛。然后，未标记的数据被模型重新标记，这个过程不断重复，直到找到合适的解决方案。第二种方法是连续生成对随机选择的未标记数据批次的预测，并立即针对这些伪标签训练模型。这两种方法目前在实践中都很常见；第一个“离线”变体已被证明在利用大量未标记数据时特别成功∣是一个升+19; Xie+20] 而“在线”方法通常用作更复杂的半监督学习方法的一个组成部分 [Soh+20]. Nelther 变体从根本上优于另一个。离线自我训练可能导致在“陈旧”的伪标签上训练模型，因为它们只会在每次模型收敛时更新。然而，在线伪标记会产生更大的计算成本，因为它涉及不断地“重新标记”未标记的数据。
自我训练可能会遇到一个明显的问题：如果模型对未标记的数据生成错误的预测，然后根据这些错误的预测进行重新训练，它在预期的分类任务中会变得越来越差，直到它最终学习到一个完全无效的解决方案. 这个问题被称为确认偏差 [TV17]，因为模型不断确认其自身对决策规则的（不正确的）偏差。
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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。