计算机代写|机器学习代写machine learning代考|COMP30027
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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|The background and development of PSC
PSC is then developed, aiming to inspect foreign visiting ships in national ports to verify that “the condition of the ship and its equipment comply with the requirements of international regulations and that the ship is manned and operated in compliance with these rules” as mentioned by the IMO [7]. During an inspection, a condition onboard that does not comply with the requirements of the relevant convention is called a deficiency. The number and nature of the deficiencies found onboard determine the corresponding action taken by the PSC officer(s) (PSCO[s]). Common actions include rectifying a deficiency at the next port within 14 days or before departure and ship detention. Especially, ship detention is an intervention action taken by the port state that prevents a severely substandard ship from proceeding to sea until it would not present danger to the ship or persons onboard as well as to the marine environment.
PSC inspection is carried out on a regional level. The Memorandum of Understanding (MoU) on PSC was first signed in 1982 by 14 European countries, which is called the Paris MoU and marks the establishment of PSC. Since then, the number of member states of the Paris MoU has constantly increased, and it contains 27 participating maritime administrations covering the waters of the European coastal States and the North Atlantic basin as of January 2022. Another large regional MoU is in the Far East responsible for the Asia Pacific region, which is called Tokyo MoU and was signed in 1993. It now contains 22 member states. In addition, there are another seven MoUs on PSC, namely Acuerdo de Viña del Mar (Latin America), Caribbean MoU (Caribbean), Abuja MoU (West and Central Africa), Black Sea MoU (the Black Sea region), Mediterranean $\mathrm{MoU}$ (the Mediterranean), Indian Ocean $\mathrm{MoU}$ (the Indian Ocean), and the Riyadh MoU. The main objectives of constructing MoUs are constructing an improved and harmonized PSC system, strengthening cooperation and information exchange among member states, and avoiding multiple inspections within a short period. Apart from the nine regional MoUs, the United States Coast Guard maintains the tenth PSC regime.
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Simple linear regression and the least squares
Simple linear regression uses only one feature to predict the target. For example, we use ship age to predict the number of deficiencies of a PSC inspection. Denote the training set with $n$ samples by $D=\left{\left(x_1, y_1\right),\left(x_2, y_2\right), \ldots,\left(x_n, y_n\right)\right}$ and the feature vector by $x$. Simple linear regression aims to develop a model taking the following form:
$$
\hat{y}i=w x_i+b, $$ where $\hat{y}_i$ is the predicted target for sample $i, w$ is the parameter weight and $b$ is the bias. $w$ and $b$ need to be learned from $D$. Then, a natural question is: what are good $w$ and $b$ ? Or in other words, how to find the values of $w$ and $b$ such that the predicted target is as accurate as possible? The key point of developing a simple linear regression model is to evaluate the difference between $\hat{y}_i$ and $y, i=1, \ldots, n$ using the loss function and to adopt the values of $w$ and $b$ that minimize the loss function. In a regression problem, the most commonly used loss function is the mean squared error (MSE), where $M S E=\frac{1}{n} \sum{i=1}^n\left(y_i-\hat{y}_i\right)^2$. Therefore, the learning objective of simple linear regression is to find the optimal $\left(w^, b^\right)$ such that the MSE is minimized. The above idea can be presented by the following mathematical functions:
$$
\begin{aligned}
\left(w^, x^\right) & =\underset{(w, b)}{\arg \min } \sum_{i=1}^n\left(y_i-\hat{y}i\right)^2 \ & =\underset{(w, b)}{\arg \min } \sum{i=1}^n\left(y_i-w x_i-b\right)^2
\end{aligned}
$$
This idea is called the least squares method. The intuition behind it is to minimize the sum of lengths of the vertical lines between all the samples and the regression line determined by $w$ and $b$. It can easily be shown that $M S E$ is convex in $w$ and $b$, and thus $\left(w^, b^\right)$ can be found by
$$
\begin{aligned}
\frac{\partial M S E}{\partial w} & =2\left(\sum_{i=1}^n x_i\left[w x_i-\left(y_i-b\right)\right]\right)=0 \
\Rightarrow w^* & =\frac{\sum_{i=1}^n y_i\left(x_i-\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i\right)}{\sum_{i=1}^n x_i^2-\frac{1}{n}\left(\sum_{i=1}^n x_i\right)^2}
\end{aligned}
$$
The optimal $w^$ is first found by Equation (5.2), and then it can be used to calculate the optimal value of $b$, denoted by $b^$, as follows:
$$
\begin{aligned}
& \frac{\partial M S E}{\partial b}=2\left(\sum_{i=1}^n w^* x_i+b-y_i\right)=0 \
& \Rightarrow b^=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left(y_i-w^ x_i\right)
\end{aligned}
$$
Simple linear regression can easily be realized by scikit-learn API [1] in Python. Here is ann exannplè of using ship aage to predict ship deficiencyy number using simplé linear regression.
机器学习代考
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|The background and development of PSC
PSC由此而生,旨在对各国港口的外国来访船舶进行检查,以验证“船舶及其设备的状况符合国际规则的要求,船舶的配员和操作符合这些规则”。国际海事组织 [7]。在检查过程中,船上出现不符合相关公约要求的情况称为缺陷。船上发现的缺陷的数量和性质决定了 PSC 官员 (PSCO[s]) 采取的相应行动。常见的行动包括在 14 天内或在出发和船舶滞留之前在下一个港口纠正缺陷。尤其,
PSC 检查在区域层面进行。1982年,14个欧洲国家首次签署了关于PSC的谅解备忘录(MoU),称为巴黎谅解备忘录,标志着PSC正式成立。此后,巴黎谅解备忘录的成员国数量不断增加,截至 2022 年 1 月,已有 27 个参与海事管理机构覆盖欧洲沿海国家和北大西洋盆地的海域。另一个大型区域性谅解备忘录在远东地区负责亚太地区,称为东京谅解备忘录,于 1993 年签署。它现在包含 22 个成员国。此外,还有另外七份关于 PSC 的谅解备忘录,即 Acuerdo de Viña del Mar(拉丁美洲)、Caribbean MoU(加勒比)、Abuja MoU(西非和中非)、Black Sea MoU(黑海地区)、Mediterranean米欧在(地中海)、印度洋米欧在(印度洋)和利雅得谅解备忘录。构建谅解备忘录的主要目标是构建完善和统一的PSC体系,加强成员国之间的合作和信息交流,避免在短期内进行多次检查。除了九个区域谅解备忘录外,美国海岸警卫队还维持第十个 PSC 制度。
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Simple linear regression and the least squares
简单线性回归仅使用一个特征来预测目标。例如,我们使用船龄来预测 PSC 检查的缺陷数量。 量 $x$. 简单线性回归旨在开发采用以下形式的模型:
$$
\hat{y} i=w x_i+b,
$$
在哪里 $\hat{y}i$ 是样本的预测目标 $i, w$ 是参数权重和 $b$ 是偏见。 $w$ 和 $b$ 需要借鉴 $D$. 那么,一个自然的问 题是: 什么是好的 $w$ 和 $b$ ? 或者换句话说,如何找到 $w$ 和 $b$ 使得预测的目标尽可能准确? 开发简 单线性回归模型的关键点是评估两者之间的差异 $\hat{y}_i$ 和 $y, i=1, \ldots, n$ 使用损失函数并采用的值 $w$ 和 $b$ 最小化损失函数。在回归问题中,最常用的损失函数是均方误差 (MSE),其中 $M S E=\frac{1}{n} \sum i=1^n\left(y_i-\hat{y}_i\right)^2$. 因此,简单线性回归的学习目标是找到最优的 $\mid$ beginialigned $} \backslash$ \eft(w^, $x^{\wedge} \backslash$ right) \& $=\backslash$ underset ${(w, b)}{\operatorname{larg} \backslash \min } \backslash$ Isum{i $\left._1\right}^{\wedge} \backslash \backslash e f t\left(y _i-\backslash h a t{y} i \backslash r i g h t\right)^{\wedge} 2 \backslash$
这个想法被称为最小二乘法。其背后的直觉是最小化所有样本之间的垂直线的长度总和以及由
$$
\frac{\partial M S E}{\partial w}=2\left(\sum_{i=1}^n x_i\left[w x_i-\left(y_i-b\right)\right]\right)=0 \Rightarrow w^* \quad=\frac{\sum_{i=1}^n y_i\left(x_i-\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i\right)}{\sum_{i=1}^n x_i^2-\frac{1}{n}\left(\sum_{i=1}^n x_i\right)^2}
$$
最优的^先由式 (5.2) 求得,然后可用于计算最优值 $b$, 表示为 $\mathrm{b}^{\wedge}$ ,如下:
$$
\frac{\partial M S E}{\partial b}=2\left(\sum_{i=1}^n w^* x_i+b-y_i\right)=0 \quad \Rightarrow b^{=} \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left(y_i-w_i^x\right)
$$
Python 中的 scikit-learn API [1] 可以轻松实现简单的线性回归。这是使用船舶年龄通过简单线 性回归预测船舶缺陷数量的示例。
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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。