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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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机器学习代写|机器学习代写machine learning代考|Genomic Breeding Values and Their Estimation

In plant and animal breeding, it is a common practice to rank and select individuals (plants or animals) based on their true breeding values (TBVs), also called additive genetic values. However, since we cannot see genes and breeding values, this task is not straightforward, and it is therefore estimated indirectly using observed phenotypes. The estimated values are called estimated breeding values (EBVs), which means that TBV is a latent variable that is only approximated using the observable variable (phenotype).

When the TBVs are used, the genetic change is expected to be larger than when the EBVs are used, but this difference is small when the EBVs are accurately estimated. EBVs reflect the true genetic potential or true genetic transmitting ability of individuals (plants or animals). Traditionally, they are estimated based on the performance records of their parents, sibs, progenies, and their own after correcting for various environmental factors such as management, season, age, etc. When parents are selected based on their breeding values with high reliability, a faster genetic progress is expected in the resulting population. For this reason, the process of estimating breeding values is of paramount importance in any breeding program.
There are several methods to estimate genomic estimated breeding values (GEBVs), but first we will describe the best linear unbiased predictor (BLUP) method. When using the BLUP method to estimate the GEBVs, we need to use the mixed model equations (2.2) described above to estimate BLUEs and BLUPs. Using this equation (2.2) but depending on the form taken by the matrices $\boldsymbol{Z}$ and $\boldsymbol{\Sigma}$, we can end up with the GBLUP method or the SNP-BLUP method to estimate the breeding values. First, we explain the GBLUP method, where we substitute $\boldsymbol{Z}$ and $\boldsymbol{\Sigma}$ matrices for the incidence matrix of genotypes and genomic relationship matrix (GRM) derived from allele frequencies calculated with one of the methods of VanRaden (2008) given in Sect. 2.4. Under this GBLUP method, the GEBV can be obtained as the solution $\hat{\boldsymbol{u}}$ of the mixed model equation:
$$
\left(\begin{array}{c}
\widehat{\boldsymbol{\beta}} \
\widehat{\boldsymbol{u}}
\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}
\boldsymbol{X}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{R}^{-1} \boldsymbol{X} & \boldsymbol{X}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{R}^{-1} \mathbf{1} \
\mathbf{1}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{R}^{-1} \boldsymbol{X} & \mathbf{1}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{R}^{-1} \mathbf{1}+\boldsymbol{\sigma}_g^{-2} \boldsymbol{G}^{-1}
\end{array}\right)^{-1}\left(\begin{array}{c}
\boldsymbol{X}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{R}^{-1} \boldsymbol{y} \
\mathbf{1}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{R}^{-1} \boldsymbol{y}
\end{array}\right),
$$
where $Z$ was replaced by $Z=1$ and $\boldsymbol{\Sigma}$ by $\sigma_g^2 G$, the genomic relationship matrix that was calculated with some of the methods described in Sect.

机器学习代写|机器学习代写machine learning代考|Normalization Methods

This section describes four types of normalization variables (inputs and outputs). In this case, normalization refers to the process of adjusting the different inputs or outputs that were originally measured in different scales to the same scale. It is very important to carry out the normalization process before giving the inputs and outputs for most statistical machine learning algorithms because it helps improve the numerical stability in the estimation process of some algorithms; it is suggested mostly when the inputs or outputs are in different scales. However, it is important to point out that in some statistical machine learning software, the normalization process is done internally, in which case this process does not need to be carried out manually. The five normalization methods we describe next are centering, scaling, standardization, max normalization, and minimax normalization.

Centering This normalization consists of subtracting from each variable (input or output) its mean, $\mu$; this means that the centered values are calculated as
$$
X_i^=X_i-\mu $$ Thẻ cênteréd variablè $X_i^$ has a meañ ô zeroo.
Scaling This normalization consists of dividing each variable (input or output) by its standard deviation, $\sigma$. The scaled values are calculated as
$$
X_i^=\frac{X_i}{\sigma} . $$ The scaled variable $X_i^$ has unit variance.
Standardization This process of normalization consists of calculating its mean, $\mu$, and standard deviation, $\sigma$, for each input or output. The standardized values are then calculated as
$$
X_i^*=\frac{X_i-\mu}{\sigma} .
$$
This process is carried out for each input or output variable, and this needs to be done with care, since we need to use the corresponding mean and standard deviation of each variable. The output of the standardized score has a mean of zero and a variance of one, which means that most standardized values range between $-3.5$ and $3.5$.

机器学习代考

机器学习代写|机器学习代写machine learning代考|基因组育种值及其估计

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在动植物育种中，根据个体(植物或动物)的真实育种价值(TBVs)，也称为相加遗传价值，对个体(植物或动物)进行排序和选择是一种常见的做法。然而，由于我们不能看到基因和育种价值，这一任务并不直接，因此它是通过观察到的表型间接估计的。估计的值称为估计育种值(EBVs)，这意味着TBV是一个潜在变量，仅使用可观察变量(表型)近似

当使用tbv时，预计遗传变化要比使用ebv时大，但当准确估计ebv时，这种差异很小。ebv反映了个体(植物或动物)真实的遗传潜力或真实的遗传传播能力。传统的评价标准是，考虑到管理、季节、年龄等各种环境因素，根据父母、兄弟姐妹、后代、自己的业绩进行评价。当根据可靠度高的育种值选择亲本时，预期结果群体的遗传进展会更快。因此，估计育种价值的过程在任何育种计划中都是至关重要的。有几种方法来估计基因组估计育种值(GEBVs)，但首先我们将描述最佳线性无偏预测器(BLUP)方法。当使用BLUP方法估计gebv时，我们需要使用前面描述的混合模型方程(2.2)来估计blue和BLUP。利用这个公式(2.2)，但根据矩阵$\boldsymbol{Z}$和$\boldsymbol{\Sigma}$所采取的形式，我们最终可以用GBLUP方法或SNP-BLUP方法来估计育种值。首先，我们解释了GBLUP方法，其中我们用$\boldsymbol{Z}$和$\boldsymbol{\Sigma}$矩阵代替基因型的关联矩阵和基因组关系矩阵(GRM)，该矩阵由2.4节给出的VanRaden(2008)的一种方法计算得到的等位基因频率推导而来。在这种GBLUP方法下，GEBV可以作为混合模型方程$\hat{\boldsymbol{u}}$的解:
$$
\left(\begin{array}{c}
\widehat{\boldsymbol{\beta}} \
\widehat{\boldsymbol{u}}
\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}
\boldsymbol{X}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{R}^{-1} \boldsymbol{X} & \boldsymbol{X}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{R}^{-1} \mathbf{1} \
\mathbf{1}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{R}^{-1} \boldsymbol{X} & \mathbf{1}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{R}^{-1} \mathbf{1}+\boldsymbol{\sigma}_g^{-2} \boldsymbol{G}^{-1}
\end{array}\right)^{-1}\left(\begin{array}{c}
\boldsymbol{X}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{R}^{-1} \boldsymbol{y} \
\mathbf{1}^{\mathrm{T}} \boldsymbol{R}^{-1} \boldsymbol{y}
\end{array}\right),
$$
，其中$Z$被$Z=1$取代，$\boldsymbol{\Sigma}$被$\sigma_g^2 G$取代，基因组关系矩阵是用节中描述的一些方法计算出来的

机器学习代写|机器学习代写machine learning代考|归一化方法

本节描述四种类型的归一化变量(输入和输出)。在这种情况下，归一化是指将原本以不同尺度测量的不同投入或产出调整为相同尺度的过程。对于大多数统计机器学习算法来说，在给出输入和输出之前进行归一化处理是非常重要的，因为这有助于提高某些算法在估计过程中的数值稳定性;主要是在输入和输出规模不同的情况下。然而，需要指出的是，在一些统计机器学习软件中，归一化过程是在内部完成的，在这种情况下，这个过程不需要手动执行。我们接下来描述的五种归一化方法是定心、缩放、标准化、极大归一化和极大极小归一化 这种归一化包括从每个变量(输入或输出)中减去其平均值$\mu$;这意味着居中值计算为
$$
X_i^=X_i-\mu $$ Thẻ cênteréd variablè $X_i^$有一个meañ ô零。这种归一化包括将每个变量(输入或输出)除以其标准差$\sigma$。缩放值计算为
$$
X_i^=\frac{X_i}{\sigma} . $$缩放变量$X_i^$具有单位方差。标准化的过程包括计算每个输入或输出的平均值$\mu$和标准差$\sigma$。然后计算标准化值为
$$
X_i^*=\frac{X_i-\mu}{\sigma} .
$$
这一过程是针对每个输入或输出变量进行的，这需要小心进行，因为我们需要使用每个变量的相应的平均值和标准差。标准化分数的输出均值为0，方差为1，这意味着大多数标准化值的范围在$-3.5$和$3.5$之间。

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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。