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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 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
数学代写|matlab代写|Edit Pretrained Network for Transfer Learning
Prepare a network for transfer learning by editing it in Deep Network Designer.
Transfer learning is the process of taking a pretrained deep learning network and fine-tuning it to learn a new task. You can quickly transfer learned features to a new task using a smaller number of training images. Transfer learning is therefore often faster and easier than training a network from scratch. To use a pretrained network for transfer learning, you must change the number of classes to match your new data set.
Open Deep Network Designer with SqueezeNet.
deepNetworkDesigner(squeezenet)
To prepare the network for transfer learning, replace the last learnable layer and the final classification layer. For SqueezeNet, the last learnable layer is a 2-D convolutional layer named ‘conv10’.
- Drag a new convolution2dLayer onto the canvas. Set the FilterSize property to 1,1 and the NumFilters property to the new number of classes.
- Change the learning rates so that learning is faster in the new layer than in the transferred layers by increasing the WeightLearnRateFactor and BiasLearnRateFactor values.
- Delete the last convolution2dLayer and connect your new layer instead.
- Check your network by clicking Analyze in the Designer tab. The network is ready for training if Deep Learning Network Analyzer reports zero errors. For an example showing how to train a network to classify new images, see “Transfer Learning with Deep Network Designer”.
数学代写|matlab代写|Add Custom Layer to Network
Add layers from the workspace to a network in Deep Network Designer.
In Deep Network Designer, you can build a network by dragging built-in layers from the Layer Library to the Designer pane and connecting them. You can also add custom layers from the workspace to a network in the Designer pane. Suppose that you have a custom layer stored in the variable myCustomLayer.
1 Click New in the Designer tab.
2 Pause on From Workspace and click Import.
3 Select myCustomLayer and click $\mathbf{O K}$.
4 Click Add.
The app adds the custom layer to the top of the Designer pane. To see the new layer, zoom-in using a mouse or click Zoom in.
Connect myCustomLayer to the network in the Designer pane. For an example showing how build a network with a custom layer in Deep Network Designer, see “Import Custom Layer into Deep Network Designer”.
You can also combine networks in Deep Network Designer. For example, you can create a semantic segmentation network by combining a pretrained network with a decoder subnetwork.
matlab代写
数学代写|matlab代写|Edit Pretrained Network for Transfer Learning
通过在 Deep Network Designer 中编辑网络来准备用于迁移学习的网络。
迁移学习是采用预训练的深度学习网络并对其进行微调以学习新任务的过程。您可以使用较少数量的训练图像快速将学习到的特征转移到新任务中。因此，迁移学习通常比从头开始训练网络更快、更容易。要使用预训练网络进行迁移学习，您必须更改类数以匹配您的新数据集。
使用 SqueezeNet 打开 Deep Network Designer。
deepNetworkDesigner(squeezenet)
为迁移学习准备网络，替换最后的可学习层和最终的分类层。对于 SqueezeNet，最后一个可学习层是一个名为“conv10”的二维卷积层。
- 将一个新的 convolution2dLayer 拖到画布上。将 FilterSize 属性设置为 1,1，将 NumFilters 属性设置为新的类数。
- 通过增加 WeightLearnRateFactor 和 BiasLearnRateFactor 值来更改学习率，使新层的学习速度比转移层的学习速度更快。
- 删除最后一个 convolution2dLayer 并改为连接新层。
- 通过单击“设计器”选项卡中的“分析”来检查您的网络。如果深度学习网络分析器报告零错误，则网络已准备好进行训练。有关如何训练网络对新图像进行分类的示例，请参阅“使用 Deep Network Designer 进行迁移学习”。
数学代写|matlab代写|Add Custom Layer to Network
将工作区中的层添加到 Deep Network Designer 中的网络。
在 Deep Network Designer 中，您可以通过将内置层从 Layer Library 拖动到 Designer 窗格并连接它们来构建网络。您还可以将自定义层从工作区添加到设计器窗格中的网络。假设您有一个自定义图层存储在变量 myCustomLayer 中。
1 单击设计器选项卡中的新建。
2 暂停在 From Workspace 上并单击 Import。
3 选择 myCustomLayer 并单击欧钾.
4 单击添加。
该应用程序将自定义层添加到设计器窗格的顶部。要查看新层，请使用鼠标放大或单击放大。
将 myCustomLayer 连接到设计器窗格中的网络。有关显示如何在 Deep Network Designer 中使用自定义层构建网络的示例，请参阅“将自定义层导入 Deep Network Designer”。
您还可以在 Deep Network Designer 中组合网络。例如，您可以通过将预训练网络与解码器子网络相结合来创建语义分割网络。
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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。