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自然语言处理（NLP）是指计算机程序理解人类语言的能力，因为它是口头和书面的，被称为自然语言。它是人工智能（AI）的一个组成部分。

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我们提供的自然语言处理NLP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

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|The human intelligence stack

On the left side of Figure 4.1, we can see that the input for humans is the perception of raw events for layer 0 , and the output is language. We first perceive events with our senses as children. Gradually the output becomes burbling language and then structured language.
For humans, transduction goes through a trial-and-error process. Transduction means that we take structures we perceive and represent them with patterns, for example. We make representations of the world that we apply to our inductive thinking. Our inductive thinking relies on the quality of our transductions.

For example, as children, we were often forced to take a nap early in the afternoon. Famous child psychologist Piaget found that this could lead to some children saying, for example, “I haven’t taken a nap, so it’s not the afternoon.” The child sees two events, creates a link between them with transduction, and then makes an inference to generalize and make an induction.
At first, humans notice these patterns through transduction and generalize them through inductions. We are trained by trial and error to understand that many events are related:

Trained_related events $={$ sunrise – light,sunset $-$ dark, dark clouds – rain, blue sky running, food – good, fire – warm, snow – cold $}$

Over time, we are trained to understand millions of related events. New generations of humans did not have to start from scratch. They were only fine-tuned for many tasks by previous generations. They were taught that “fire burns you,” for example. From there on, a child knew that this knowledge could be fine-tuned to any form of “fire”: candles, wildfires, volcanoes, and every instance of “fire.”
Finally, humans transcribed everything they knew, imagined, or predicted into written language. The output of layer 0 was born.
For humans, the input of the next layer, layer 1 , is the vast amount of trained and fined-tuned knowledge. On top of that, humans perceive massive amounts of events that then go through the transduction, induction, training, and fine-tuning sub-layers along with previous transcribed knowledge.

Our infinite approach loop goes from layer 0 to layer 1 and back to layer 0 with more and more raw and processed information.

The result is fascinating! We do not need to learn (training) our native language from scratch to acquire summarization abilities. We use our pretrained knowledge to adjust (fine-tune) to summarization tasks.
Transformers go through the same process but in a different way.

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|The machine intelligence stack

On the right side of Figure 4.1, we can see that the input for machines is second-hand information in the form of language. Our output is the only input machines have to analyze language.

At this point in human and machine history, computer vision identifies images but does not contain the grammatical structure of language. Speech recognition converts sound into words, which brings us back to written language. Music pattern recognition cannot lead to objective concepts expressed in words.
Machines start with a handicap. We impose an artificial disadvantage on them. Machines must rely on our random quality language outputs to:

• Perform transductions connecting all the tokens (sub-words) that occur together in language sequences
• Build inductions from these transductions
• Train those inductions based on tokens to produce patterns of tokens
  Let’s stop at this point and peek into the process of the attention sub-layer, which is working hard to produce valid inductions:
• The transformer model excluded the former sequence-based learning operations and used self-attention to heighten the vision of the model
• Attention sub-layers have an advantage over humans at this point: they can process millions of examples for their inductive thinking operations
• Like us, they find patterns through transduction and induction
• They memorize these patterns with parameters that are stored with their model
• They have acquired language understanding by using their abilities: substantial data volumes, excellent NLP transformer algorithms, and computer power When the transformer model reaches the fine-tuning sub-layer of machine intelligence, it reacts like us. It does not start training from scratch to perform a new task. Like us, it considers it as a downstream task that only requires fine-tuning. If it needs to learn how to answer a question, it does not start learning a language from scratch. A transformer model just fine-tunes its parameters like us.

NLP代考

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|The human intelligence stack

在图 4.1 的左侧，我们可以看到人类的输入是对第 0 层原始事件的感知，输出是语言。小时候，我们首先用我们的感官感知事件。渐渐地，输出变成了burbling语言，然后是结构化语言。
对于人类来说，转导经历了一个试错过程。例如，转导意味着我们采用我们感知的结构并用模式来表示它们。我们对世界进行表征，并将其应用于我们的归纳思维。我们的归纳思维依赖于我们的转导质量。

例如，作为孩子，我们经常被迫在下午早些时候打个盹。著名儿童心理学家皮亚杰发现，这可能会导致一些孩子说，例如，“我还没有午睡，所以现在不是下午。” 孩子看到两个事件，通过转导在它们之间建立联系，然后进行推断以进行概括和归纳。
起初，人类通过转导注意到这些模式，并通过归纳概括它们。我们通过反复试验来了解许多事件是相关的：

受训相关事件=$s在nr一世s和–l一世GH吨,s在ns和吨$−$d一个rķ,d一个rķCl○在ds–r一个一世n,bl在和sķ是r在nn一世nG,F○○d–G○○d,F一世r和–在一个r米,sn○在–C○ld$

随着时间的推移，我们被训练去理解数以百万计的相关事件。新一代的人类不必从头开始。它们仅针对前几代人的许多任务进行了微调。例如，他们被教导“火会烧伤你”。从那时起，一个孩子知道这种知识可以微调到任何形式的“火”：蜡烛、野火、火山，以及每一个“火”的实例。
最后，人类将他们所知道、想象或预测的一切都转录成书面语言。第0层的输出诞生了。
对于人类来说，下一层的输入，即第 1 层，是大量经过训练和微调的知识。最重要的是，人类感知大量事件，然后通过转导、归纳、训练和微调子层以及先前的转录知识。

我们的无限接近循环从第 0 层到第 1 层，然后返回到第 0 层，其中包含越来越多的原始和处理过的信息。

结果令人着迷！我们不需要从头开始学习（训练）我们的母语来获得总结能力。我们使用我们预训练的知识来调整（微调）总结任务。
变形金刚经历了相同的过程，但方式不同。

机器学习代写|自然语言处理代写NLP代考|The machine intelligence stack

在图 4.1 的右侧，我们可以看到机器的输入是语言形式的二手信息。我们的输出是唯一输入机器必须分析的语言。

在人类和机器历史的这一点上，计算机视觉识别图像但不包含语言的语法结构。语音识别将声音转换为文字，这使我们回到了书面语言。音乐模式识别不能导致用文字表达的客观概念。
机器从一个障碍开始。我们对他们施加了人为的劣势。机器必须依靠我们随机质量的语言输出来：

• 执行连接在语言序列中一起出现的所有标记（子词）的转导
• 从这些转导中建立感应
• 训练那些基于标记的归纳以产生标记模式
  让我们在这一点上停下来，看看注意力子层的过程，它正在努力产生有效的归纳：
• Transformer模型排除了之前基于序列的学习操作，使用self-attention来提升模型的视觉
• 在这一点上，注意力子层比人类有一个优势：他们可以处理数百万个例子来进行归纳思维操作
• 像我们一样，他们通过转导和感应找到模式
• 他们使用与模型一起存储的参数来记忆这些模式
• 他们通过自己的能力获得了语言理解：大量的数据量、出色的 NLP 转换器算法和计算机能力 当转换器模型到达机器智能的微调子层时，它会像我们一样做出反应。它不会从头开始训练来执行新任务。和我们一样，它认为它是一个只需要微调的下游任务。如果它需要学习如何回答问题，它不会从头开始学习一门语言。变压器模型只是像我们一样微调它的参数。

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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。