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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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我们提供的matlab及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- 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
数学代写|matlab代写|Experiment Manager
The Experiment Manager app enables you to create deep learning experiments to train networks under multiple initial conditions and compare the results. For example, you can use deep learning experiments to:
- Sweep through a range of hyperparameter values or use Bayesian optimization to find optimal training options. Bayesian optimization requires Statistics and Machine Learning Toolbox ${ }^{\text {Th }}$.
- Use the built-in function trainNetwork or define your own custom training function.
- Compare the results of using different data sets or test different deep network architectures.
To set up your experiment quickly, you can start with a preconfigured template. The experiment templates support workflows that include image classification, image regression, sequence classification, semantic segmentation, and custom training loops.
Experiment Manager provides visualization tools such as training plots and confusion matrices, filters to refine your experiment results, and annotations to record your observations. To improve reproducibility, every time that you run an experiment, Experiment Manager stores a copy of the experiment definition. You can access past experiment definitions to keep track of the hyperparameter combinations that produce each of your results.
Experiment Manager organizes your experiments and results in a project. - You can store several experiments in the same project.
- Each experiment contains a set of results for each time that you run the experiment.
- Each set of results consists of one or more trials corresponding to a different combination of hyperparameters.
By default, Experiment Manager runs one trial at a time. If you have Parallel Computing Toolbox ${ }^{\mathrm{T}}$, you can configure your experiment to run multiple trials at the same time or to run a single trial at a time on multiple GPUs, on a cluster, or in the cloud. If you have MATLAB Parallel Server ${ }^{\mathrm{rm}}$, you can also offload experiments as batch jobs in a remote cluster so that you can continue working or close your MATLAB session during training. For more information, see “Use Experiment Manager to Train Networks in Parallel” and “Offload Experiments as Batch Jobs to Cluster”.
数学代写|matlab代写|Open the Experiment Manager App
- Under Setup Function, click Edit. The setup function opens in MATLAB Editor. The setup function specifies the training data, network architecture, and training options for the experiment. In this experiment, the setup function has three sections.
- Load Training Data defines image datastores containing the training and validation data for the experiment. The experiment uses the Digits data set, which consists of 10,000 28-by-28 pixel grayscale images of digits from 0 to 9 , categorized by the digit they represent. For more information on this data set, see “Image Data Sets”.
- Define Network Architecture defines the architecture for a simple convolutional neural network for deep learning classification.
- Specify Training Options defines a training0ptions object for the experiment. In this experiment, the setup function loads the values for the initial learning rate from the myInitialLearnRate entry in the hyperparameter table.
When you run the experiment, Experiment Manager trains the network defined by the setup function six times. Each trial uses one of the learning rates specifed in the hyperparameter table. By default, Experiment Manager runs one trial at a time. If you have Parallel Computing Toolbox, you can run multiple trials at the same time or offload your experiment as a batch job in a cluster. - To run one trial of the experiment at a time, on the Experiment Manager toolstrip, under Mode, select Sequential and click Run.
- To run multiple trials at the same time, under Mode, select Simultaneous and click Run. If there is no current parallel pool, Experiment Manager starts one using the default cluster profile. Experiment Manager then executes multiple simultaneous trials, depending on the number of parallel workers available. For best results, before you run your experiment, start a parallel pool with as many workers as GPUs. For more information, see “Use Experiment Manager to Train Networks in Parallel” and “GPU Support by Release” (Parallel Computing Toolbox).
- To offload the experiment as a batch job, under Mode, select Batch Sequential or Batch Simultaneous, specify your Cluster and Pool Size, and click Run. For more information, see “Offload Experiments as Batch Jobs to Cluster”.
A table of results displays the accuracy and loss for each trial.
matlab代写
数学代写|matlab代写|Experiment Manager
Experiment Manager 应用程序使您能够创建深度学习实验，以在多个初始条件下训练网络并比较结果。例如，您可以使用深度学习实验来：
- 扫描一系列超参数值或使用贝叶斯优化来找到最佳训练选项。贝叶斯优化需要 Statistics and Machine Learning Toolbox日 .
- 使用内置函数 trainNetwork 或定义您自己的自定义训练函数。
- 比较使用不同数据集或测试不同深度网络架构的结果。
要快速设置实验，您可以从预配置的模板开始。实验模板支持包括图像分类、图像回归、序列分类、语义分割和自定义训练循环在内的工作流程。
Experiment Manager 提供可视化工具，例如训练图和混淆矩阵、用于优化实验结果的过滤器以及用于记录观察结果的注释。为提高再现性，每次运行试验时，试验管理器都会存储试验定义的副本。您可以访问过去的实验定义以跟踪产生每个结果的超参数组合。
实验管理器将您的实验和结果组织到一个项目中。 - 您可以在同一个项目中存储多个实验。
- 每个实验都包含您每次运行实验的一组结果。
- 每组结果都包含一个或多个对应于不同超参数组合的试验。
默认情况下，Experiment Manager 一次运行一个试验。如果您有 Parallel Computing Toolbox吨，您可以将实验配置为同时运行多个试验或在多个 GPU、集群或云中一次运行单个试验。如果您有 MATLAB 并行服务器r米，您还可以将实验作为批处理作业卸载到远程集群中，以便您可以在训练期间继续工作或关闭 MATLAB 会话。有关详细信息，请参阅“使用实验管理器并行训练网络”和“将实验作为批处理作业卸载到集群”。
数学代写|matlab代写|Open the Experiment Manager App
- 在设置功能下，单击编辑。设置函数在 MATLAB 编辑器中打开。setup 函数指定了实验的训练数据、网络架构和训练选项。在本实验中，setup 函数分为三个部分。
- 加载训练数据定义包含实验训练和验证数据的图像数据存储。该实验使用数字数据集，该数据集由 0 到 9 的数字的 10,000 个 28×28 像素灰度图像组成，按它们代表的数字分类。有关此数据集的更多信息，请参阅“图像数据集”。
- 定义网络架构定义了用于深度学习分类的简单卷积神经网络的架构。
- Specify Training Options 为实验定义了一个 training0ptions 对象。在此实验中，设置函数从超参数表中的 myInitialLearnRate 条目加载初始学习率的值。
当您运行实验时，实验管理器会对设置函数定义的网络进行六次训练。每个试验都使用超参数表中指定的学习率之一。默认情况下，Experiment Manager 一次运行一个试验。如果您有 Parallel Computing Toolbox，则可以同时运行多个试验或将试验卸载为集群中的批处理作业。 - 要一次运行实验的一个试验，请在实验管理器工具条上的模式下，选择顺序并单击运行。
- 要同时运行多个试验，请在“模式”下选择“同时”并单击“运行”。如果当前没有并行池，Experiment Manager 会使用默认集群配置文件启动一个。然后，Experiment Manager 会根据可用的并行工作人员数量同时执行多个试验。为获得最佳结果，在运行实验之前，启动一个包含与 GPU 一样多的工作线程的并行池。有关详细信息，请参阅“使用 Experiment Manager 并行训练网络”和“按版本提供的 GPU 支持”（并行计算工具箱）。
- 要将实验作为批处理作业卸载，请在模式下选择连续批处理或同时批处理，指定您的集群和池大小，然后单击运行。有关详细信息，请参阅“将实验作为批处理作业卸载到集群”。
结果表显示每次试验的准确性和损失。
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。