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线性代数网课代修|机器学习代写 machine learning代考|COMP4702

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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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  • 数值分析
  • 高等线性代数
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  • 优化理论
  • 线性规划
  • 逼近论
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线性代数作业代写linear algebra代考|MACHINE LEARNING

ML is a statistical technique that analyses structured data mostly used for identifying patterns in the data or predicts its future. In medical terms these patterns can either be used in identifying the risk factors for infection or predicting infected patients in future. This is the most common technology of AI. Structured data is an organized collection of information with some specific defined purpose. In health care databases, the structured data is available in the form of patient details, lab investigation values, demographic data, imaging, genetic and financial information. In health care applications, the ML algorithms attempt to form clusters from patients’ traits or estimate the probability of a particular disease outcome. There exist different ML algorithms like logistic regression and decision trees, etc. to accomplish this task [Jiang et al. 2017].

ML models can be classified into three types for understanding the inputs of data.
(i) The first and most straightforward model is the supervised learning model (SLM). The inputs for this model are labeled, and can be trained to correctly map between the inputs and the labels using features and weights of hidden layers. This model can be exposed to newly recorded data to make predictions after being trained. The accuracy of this model can be measured and refined. This learning can be applied for predictive modeling where relationships can be built taking patient traits as input and the outcomes of interest.
(ii) The second model is unsupervised learning, where there are no user-defined labels. This model has to discover the features on its own from the given inputs in order to perform the mapping with the outputs. This model has much less human intervention and is mostly used for extracting interesting features. The two important learning methods are clustering and principal component analysis (PCA). Clustering, groups the data with similar traits into one cluster and gives cluster labels for the patients. PCA is primarily used for dimensionality reduction, when the traits of the patient are saved with large number of dimensions.

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It comprises several applications like text analysis, speech recognition, translation and many others for making sense of human language. A very large proportion of health care data is generated from narrative text like laboratory reports, medical notes, discharge summaries etc. This data is mostly unstructured and also beyond understandability for any computer program. In this context, the primary goal of NLP is to extract meaningful information from these narrative texts and give assistance in clinical decision-making. In the domain of health care, the important applications of NLP include creating, understanding and classifying clinical documents, analyzing the unstructured medical notes, generating reports for examinations and transcribing patient interactions. Most of the NLP systems learn repeatedly by reabsorbing the previous interaction results as feedback to determine the accurate results and the results that did not meet the required expectations. The two major components of the NLP system are classification and text processing. Text processing is used to identify all the disease-related keywords from the medical notes. A subset of keywords are further selected and their effect on classification is examined for both normal and abnormal cases. After applying classification, a set of validated keywords are generated to improve the structured data and support the process of decision-making [Jiang et al. 2017].

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ML 是一种分析结构化数据的统计技术,主要用于识别数据中的模式或预测其未来。在医学术语中,这些模式既可以用于识别感染的风险因素,也可以用于预测未来的感染患者。这是最常见的人工智能技术。结构化数据是具有某些特定目的的有组织的信息集合。在医疗保健数据库中,结构化数据以患者详细信息、实验室调查值、人口统计数据、成像、遗传和财务信息的形式提供。在医疗保健应用中,ML 算法尝试根据患者的特征形成集群或估计特定疾病结果的概率。存在不同的 ML 算法,例如逻辑回归和决策树等。完成这项任务 [Jiang et al. 2017]。

为了理解数据的输入,ML 模型可以分为三种类型。
(i) 第一个也是最直接的模型是监督学习模型 (SLM)。该模型的输入被标记,并且可以被训练以使用隐藏层的特征和权重在输入和标签之间正确映射。这个模型可以暴露在新记录的数据中,在训练后进行预测。该模型的准确性可以测量和改进。这种学习可以应用于预测建模,其中可以将患者特征作为输入和感兴趣的结果建立关系。
(ii) 第二种模型是无监督学习,没有用户定义的标签。该模型必须从给定的输入中自行发现特征,以便执行与输出的映射。该模型的人工干预少得多,主要用于提取有趣的特征。两种重要的学习方法是聚类和主成分分析(PCA)。聚类,将具有相似特征的数据分组为一个聚类,并为患者提供聚类标签。PCA 主要用于降维,当患者的特征被大量维度保存时。

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它包括几个应用程序,如文本分析、语音识别、翻译和许多其他用于理解人类语言的应用程序。很大一部分医疗保健数据是从实验室报告、医疗记录、出院总结等叙述性文本中生成的。这些数据大多是非结构化的,而且任何计算机程序都无法理解。在这种情况下,NLP 的主要目标是从这些叙述文本中提取有意义的信息,并为临床决策提供帮助。在医疗保健领域,NLP 的重要应用包括创建、理解和分类临床文档、分析非结构化医疗记录、生成检查报告和转录患者互动。大多数 NLP 系统通过重新吸收之前的交互结果作为反馈来重复学习,以确定准确的结果和不符合预期期望的结果。NLP 系统的两个主要组成部分是分类和文本处理。文本处理用于识别医疗笔记中所有与疾病相关的关键词。进一步选择关键字的子集,并检查它们对正常和异常情况的分类的影响。应用分类后,生成一组经过验证的关键字以改进结构化数据并支持决策过程 [Jiang et al. 2017]。文本处理用于识别医疗笔记中所有与疾病相关的关键词。进一步选择关键字的子集,并检查它们对正常和异常情况的分类的影响。应用分类后,生成一组经过验证的关键字以改进结构化数据并支持决策过程 [Jiang et al. 2017]。文本处理用于识别医疗笔记中所有与疾病相关的关键词。进一步选择关键字的子集,并检查它们对正常和异常情况的分类的影响。应用分类后,生成一组经过验证的关键字以改进结构化数据并支持决策过程 [Jiang et al. 2017]。

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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。

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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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