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MATLAB是一个编程和数值计算平台,被数百万工程师和科学家用来分析数据、开发算法和创建模型。

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  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • 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
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数学代写|matlab代写|Applications of Deep Learning

Deep learning is used in many applications today. Here are a few:
Image recognition – This is arguably the best known and most controversial use of deep learning. A deep learning system is trained with pictures of people. Cameras are distributed everywhere, and images are captured. The system then identifies individual faces and matches them against its trained database. Even with variations in lighting, weather conditions, and clothing, the system can identify the people in the images.

Speech recognition – You hardly ever get a human being on the phone anymore. You are first presented with a robotic listener that can identify what you are saying, at least within the limited context of what it expects. When a human listens to another human, the listener is not just recording the speech, they are guessing what the person is going to say and filling in gaps of garbled words and confusing grammar. Robotic listeners have some of the same abilities. A robotic listener is an embodiment of the “Turing test.” Did you ever get one that you thought was a human being? Or for that matter, did you ever reach a human who you thought was a robot?

Handwriting analysis – A long time ago, you would get forms in which you had boxes in which to write numbers and letters. At first, they had to be block capitals! A robotic handwriting system could figure out the letters in those boxes reliably. Years later, though many years ago, the US Post Office introduced zip code reading systems. At first, you had to put the zip code on a specific part of the envelope. That system has evolved so that it can find zip codes anywhere. This made the zip $+4$ system valuable and a big productivity boost.

Machine translation – Google translate does a pretty good job considering it can translate almost any language in the world. It is an example of a system with online training. You see that when you type in a phrase and the translation has a checkmark next to it because a human being has indicated that it is correct. Figure $1.10$ gives an example. Google harnesses the services of free human translators to improve its product!

Targeting – By targeting, we mean figuring out what you want. This may be a movie, a clothing item, or a book. Deep learning systems collect information on what you like and decide what you would be most interested in buying. Figure $1.11$ gives an example. This is from a couple of years ago. Perhaps, ballet dancers like Star Wars!

Other applications include game playing, autonomous driving, medicine, and many others. Just about any human activity can be an application of deep learning.

数学代写|matlab代写|Organization of the Book

This book is organized around specific deep learning examples. You can jump into any chapter as they are pretty much independent. We’ve tried to present a wide range of topics, some of which, hopefully, align with your work or interests. The next chapter gives an overview of MATLAB products for deep learning. Besides the core MATLAB development environment, we only use three of their toolboxes in this book.
Each chapter except for this and the next is organized in the following order:

  1. Modeling
  2. Building the system
  3. Training the system
  4. Testing the system
    Training and testing are often in the same script. Modeling varies with each chapter. For physical problems, we derive numerical models, usually sets of differential equations, and build simulations of the processes.

The chapters in this book present a range of relatively simple examples to help you learn more about deep learning and its applications. It will also help you learn the limitations of deep learning and areas for future research. All use the MATLAB Deep Learning Toolbox.

  1. What Is Deep Learning? (this chapter).
  2. MATLAB Machine Learning Toolboxes – This chapter gives you an introduction to MATLAB machine intelligence toolboxes. We’ll be using three of the toolboxes in this book.
  3. Finding Circles with Deep Learning – This is an elementary example. The system will try to figure out if a figure is a circle. It will be presented with circles, ellipses, and other objects and trained to determine which are circles.
  4. Classifying Movies – All movie databases try to guess what movies will be of most interest to their viewers to speed movie selection and reduce the number of disgruntled customers. This example creates a movie rating system and attempts to classify movies in the movie database as good or bad.
  5. Algorithmic Deep Learning – This is an example of fault detection using a detection filter as an element of the deep learning system. It uses a custom deep learning algorithm, the only example that does not use the MATLAB Deep Learning Toolbox.
  6. Tokamak Disruption Detection – Disruptions are a major problem with a nuclear fusion device known as a Tokamak. Researchers are using neural nets to detect disruptions before they happen so that they can be stopped. In this example, we use a simplified dynamical model to demonstrate deep learning.
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数学代写|matlab代写|Applications of Deep Learning

深度学习在当今的许多应用中都有使用。以下是一些:
图像识别——这可以说是深度学习最著名和最具争议的用途。深度学习系统是用人物照片训练的。摄像头分布在各处,拍摄图像。然后系统识别个人面孔并将它们与训练有素的数据库进行匹配。即使光线、天气条件和衣服发生变化,系统也可以识别图像中的人物。

语音识别——你几乎再也不会有人接电话了。你首先会看到一个机器人听众,它可以识别你在说什么,至少在它所期望的有限上下文中是这样。当一个人听另一个人说话时,听众不仅仅是在记录语音,他们还在猜测这个人要说什么,并填补乱码和混乱语法的空白。机器人听众具有一些相同的能力。机器人听众是“图灵测试”的一个体现。你有没有得到一个你认为是人类的人?或者就此而言,你有没有接触过你认为是机器人的人?

手写分析——很久以前,你会得到一些表格,其中有可以用来写数字和字母的方框。起初,他们必须是大写字母!机器人手写系统可以可靠地识别出这些盒子里的字母。多年以后,虽然是很多年前,美国邮局推出了邮政编码阅读系统。起初,您必须将邮政编码放在信封的特定部分。该系统已经发展到可以在任何地方找到邮政编码。这使拉链+4系统的价值和巨大的生产力提升。

机器翻译——谷歌翻译做得很好,因为它几乎可以翻译世界上任何语言。这是一个在线培训系统的例子。当你输入一个短语时,你会看到翻译旁边有一个复选标记,因为有人已经指出它是正确的。数字1.10举个例子。Google 利用免费的人工翻译服务来改进其产品!

定位——通过定位,我们的意思是弄清楚你想要什么。这可能是一部电影、一件衣服或一本书。深度学习系统收集关于你喜欢什么的信息,并决定你最有兴趣购买什么。数字1.11举个例子。这是几年前的事了。也许,像星球大战这样的芭蕾舞演员!

其他应用包括玩游戏、自动驾驶、医学等等。几乎任何人类活动都可以是深度学习的应用。

数学代写|matlab代写|Organization of the Book

本书围绕具体的深度学习示例进行组织。您可以跳到任何章节,因为它们几乎是独立的。我们尝试介绍范围广泛的主题,希望其中一些主题符合您的工作或兴趣。下一章概述了用于深度学习的 MATLAB 产品。除了核心的 MATLAB 开发环境,我们在本书中只使用了他们的三个工具箱。
除本章和下一章外,每一章都按以下顺序组织:

  1. 造型
  2. 构建系统
  3. 训练系统
  4. 测试系统
    训练和测试通常在同一个脚本中。建模因每一章而异。对于物理问题,我们推导出数值模型,通常是微分方程组,并建立过程模拟。

本书的章节提供了一系列相对简单的示例,以帮助您更多地了解深度学习及其应用。它还将帮助您了解深度学习的局限性和未来研究的领域。全部使用 MATLAB 深度学习工具箱。

  1. 什么是深度学习?(本章)。
  2. MATLAB 机器学习工具箱——本章介绍 MATLAB 机器智能工具箱。我们将使用本书中的三个工具箱。
  3. Finding Circles with Deep Learning——这是一个基本的例子。系统将尝试判断图形是否为圆形。它将与圆圈、椭圆和其他对象一起呈现,并接受训练以确定哪些是圆圈。
  4. 对电影进行分类——所有电影数据库都试图猜测观众最感兴趣的电影是什么,以加快电影选择速度并减少不满客户的数量。此示例创建一个电影评级系统,并尝试将电影数据库中的电影分类为好或坏。
  5. 算法深度学习——这是一个使用检测过滤器作为深度学习系统元素的故障检测示例。它使用自定义深度学习算法,这是唯一不使用 MATLAB 深度学习工具箱的示例。
  6. 托卡马克中断检测——中断是称为托卡马克的核聚变装置的主要问题。研究人员正在使用神经网络在中断发生之前检测它们,以便可以阻止它们。在此示例中,我们使用简化的动力学模型来演示深度学习。
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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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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