如果你也在 怎样代写线性代数Linear Algebra这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。线性代数Linear Algebra是数学的一个分支，涉及到矢量空间和线性映射。它包括对线、面和子空间的研究，也涉及所有向量空间的一般属性。
线性代数Linear Algebra也被用于大多数科学和工程engineering领域，因为它可以对许多自然现象进行建模Mathematical model，并对这些模型进行高效计算。对于不能用线性代数建模的非线性系统Nonlinear system，它经常被用来处理一阶first-order approximations近似。
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- 高等线性代数
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- 优化理论
- 线性规划
- 逼近论
线性代数作业代写linear algebra代考|Applying Least Squares to Classification Problems
In the previous sections the dependent variable $y$ was assumed to be a continuous numerical variable and the method of least squares was used to develop models that could then be used to predict the value of $y$ for any combination of the independent $\boldsymbol{x}$ variable (or variables). There are, however, problems in which the dependent variable is a “class” rather than a con-tinuous variable. For example the problem might require a model that differentiates between two classes: “good” or “bad” or three levels: “low”, “medium” or “high”. Typically we have $\boldsymbol{n} \boldsymbol{l} \boldsymbol{n}$ learning points that can be used to create the model and then $\boldsymbol{n} \boldsymbol{t s t}$ test points that can be used to test how well the model predicts on unseen data. The method of least squares can be applied to classification problems in a very straight-forward manner.
The trick that allows a very simple least squares solution to classification problems is to assign numerical values to the classes (i.e., the $y$ values) and then make predictions based upon the computed value of $\boldsymbol{y}$ for each test point. For example, for two class problems we can assign the values 0 and 1 to the two classes (e.g., “bad” $=0$ and “good” $=1$ ). We then fit the learning data using least squares as the modeling technique and then for any combination of the $\boldsymbol{x}$ variables, we compute the value of $\boldsymbol{y}$. If it is less than $0.5$ the test point is assumed to fall within the “bad” class, otherwise it is classified as “good”. For 3 class problems we might assign 0 to class 1 , $0.5$ to class 2 and 1 to class 3 . If a predicted value of $y$ is less than $1 / 3$ then we would assign class 1 as our prediction, else if the value was less than $2 / 3$ we would assign class 2 as our prediction, otherwise the assignment would be class 3 . Obviously the same logic can be applied to any number of classes.
线性代数作业代写linear algebra代考|MODEL EVALUATION
Once a least squares analysis has been completed, we turn our attention to an evaluation of the results. Is the model an adequate representation of the data? Modeling data is not always based upon a “correct” mathematical model. Sometimes one is interested in comparing alternative theoretical models to determine which theory is most applicable to the experimental data. Sometimes the model is proposed as a series and one needs to make a decision regarding the number of terms to keep to best represents the data. There are many situations in which all that one is interested in is an analytical equation that can be used to describe the data. One might start with a simple model and then progressively add terms. At what point do the additional terms lead to a poorer model?
If the data is to be analyzed using the method of least squares, and if we have $\boldsymbol{n}$ data points, the maximum number of unknown parameters that can be determined is $\boldsymbol{n}-1$. If we also have $\boldsymbol{n}{\boldsymbol{b}}$ Bayesian estimators, then the maximum is increased to $\boldsymbol{n}+\boldsymbol{n}{\boldsymbol{b}}-1$. As the number of unknown parameters is increased, $S$ (the weighted sum of the residuals) decreases so at first glance one might think that the more unknown parameters included in the model, the better the fit. However, we reach a point where additional terms begin to model the noise in the data rather than the true signal. Fortunately, statistical methods are available for determining when we should stop adding terms to a model. In this chapter, statistical methods for evaluation of models are presented.
线性代数作业代写linear algebra代考|Applying Least Squares to Classification Problems
在前面的部分中，因变量是被假定为一个连续的数值变量，并使用最小二乘法来开发模型，然后可以用来预测是对于独立的任何组合X变量（或变量）。但是，存在因变量是“类”而不是连续变量的问题。例如，该问题可能需要一个模型来区分两个类别：“好”或“坏”或三个级别：“低”、“中”或“高”。通常我们有nln可用于创建模型的学习点，然后n吨s吨测试点，可用于测试模型对看不见的数据的预测效果。最小二乘法可以非常直接地应用于分类问题。
允许对分类问题使用非常简单的最小二乘解决方案的技巧是为类分配数值（即，是值），然后根据计算的值进行预测是对于每个测试点。例如，对于两类问题，我们可以将值 0 和 1 分配给这两个类（例如，“bad”=0好的”=1）。然后，我们使用最小二乘法作为建模技术来拟合学习数据，然后对任意组合X变量，我们计算的值是. 如果小于0.5假设测试点属于“坏”类，否则归类为“好”。对于 3 类问题，我们可能将 0 分配给类 1 ，0.5到 2 级和 1 到 3 级。如果预测值为是小于1/3那么我们将分配类别 1 作为我们的预测，否则如果该值小于2/3我们将分配类 2 作为我们的预测，否则分配将是类 3 。显然，相同的逻辑可以应用于任意数量的类。
线性代数作业代写linear algebra代考|MODEL EVALUATION
完成最小二乘分析后，我们将注意力转向对结果的评估。模型是否足以代表数据？建模数据并不总是基于“正确”的数学模型。有时人们有兴趣比较替代理论模型以确定哪种理论最适用于实验数据。有时，该模型是作为一个系列提出的，并且需要决定要保留的术语数量以最好地代表数据。在许多情况下，人们感兴趣的只是一个可用于描述数据的分析方程。可以从一个简单的模型开始，然后逐步添加术语。附加项在什么时候会导致模型变差？
如果要使用最小二乘法分析数据，并且如果我们有n数据点，可以确定的未知参数的最大数量是n−1. 如果我们也有nb贝叶斯估计，然后最大值增加到n+nb−1. 随着未知参数数量的增加，小号（残差的加权和）减小，所以乍一看可能会认为模型中包含的未知参数越多，拟合越好。但是，我们达到了一个点，即附加项开始对数据中的噪声而不是真实信号进行建模。幸运的是，可以使用统计方法来确定我们何时应该停止向模型添加项。在本章中，将介绍模型评估的统计方法。
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计量经济学代写
计量经济学是利用统计方法检验经济学理论的一种方法，它既不属于统计的范畴也不属于经济的范畴更像是一种经验科学。大家有专业的问题可以在my-assignmentexpert™ 这里答疑，多读一读，相关的基础性的东西，做一些统计和经济的基础知识的积累对于学习计量经济学这一门课程都是有很大帮助的。
统计作业代写
线性代数到底应该怎么学？
线代是一门逻辑性非常强的数学，非常注重对概念的深入理解，QS排名前200的大学普遍线性代数考试的题目80%以上都是证明题形式。而且初学的时候大家会觉得线代概念很乱很杂且环环相扣，学的时候经常要翻前面的东西。
在这种情况下，如何学好线性代数？如何保证线性代数能获得高分呢？
如何理清楚线代的概念，总结并且理解各个概念和定理之间的层次关系和逻辑关系是最关键的。具体实行方法和其他科目大同小异，书+记笔记+刷题，但这三个怎么用，在UrivatetaTA了解到的情况来说，我觉得大部分人对总结理解是不准确的，以下将说明我认为效率最高的的总结方法。
1.1 mark on book
【重点的误解】划重点不是书上粗体，更不是每个定义，线代概念这么多，很多朋友强迫症似的把每个定义整整齐齐用荧光笔标出来，然后整本书都是重点，那期末怎么复习呀。我认为需要标出的重点为
A. 不懂，或是生涩，或是不熟悉的部分。这点很重要，有的定义浅显，但证明方法很奇怪。我会将晦涩的定义，证明方法标出。在看书时，所有例题将答案遮住，自己做，卡住了就说明不熟悉这个例题的方法，也标出。
B. 老师课上总结或强调的部分。这个没啥好讲的，跟着老师走就对了
C. 你自己做题过程中，发现模糊的知识点
1.2 take note
记笔记千万不是抄书！！！我看到很多课友都是，抄老师的PPT，或者把书上的东西搬到笔记本上。有人可能觉得抄容易记起来，但数学不是背书嗷，抄一遍浪费时间且无用。我用我笔记的一小部分来说明怎么做笔记。
1.3 understand the relation between definitions
比如特征值，特征向量，不变子空间，Jordan blocks， Jordan stadard form的一堆定义和推论，看起来很难记，但搞懂他们之间的关系就很简单了
美本或者加拿大本科，如果需要期末考试之前突击线性代数，怎样可以效率最大化？
如果您是美本或者加拿大本科的学生，那么您的教材有很大概率是Sehldon Axler的linear algebra done right这本书，这本书通俗易懂的同时做到了只有300页的厚度，以几何的观点介绍了线性代数的所有基本且重要的内容.
从目录来看，这本书从linear vector space的定义讲起，引入线性代数这一主题，第二章开始将讨论范围限制在有限维的线性空间，这样做的好处是规避Zorn lemma的使用，在处理无穷维线性空间的过程中，取基不可避免的需要用到zorn lemma，第二章主要讲了independent set和basis的概念，同时引入了维数
前两章的内容可以看做是线性代数的启蒙阶段，理解了这两章就知道了线性代数研究的对象基本上是怎么回事，虽然还没有学任何non-trivial的内容，此时最重要的当然是linear vector space和independent set， basis， dimension的概念
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