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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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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Web-Specific Issues in Text Extraction

Several aspects of text extraction are highly platform-specific. Since the Web is the most common source of text that is used in various applications, it is worthwhile examining the specific issues that arise in extracting text from the Web.

HTML documents have numerous fields in them, such as the title, the meta-data, and the body of the document. Typically, analytical algorithms treat these fields with different levels of importance, and therefore weight them differently. For example, the title of a document is considered more important than the body and is weighted more heavily. Another example is the anchor text in Web documents. Anchor text contains a description of the Web page pointed to by a link. Because of its descriptive nature, it is considered important, but it is sometimes not relevant to the topic of the page itself. Therefore, it is often removed from the text of the document. In some cases, where possible, anchor text could even be added to the text of the document to which it points. This is because anchor text is often a summary description of the document to which it points.

A Web page may often be organized into content blocks that are not related to the primary subject matter of the page. A typical Web page will have many irrelevant blocks, such as advertisements, disclaimers, or notices, that are not very helpful for mining. It has been shown that the quality of mining results improve when only the text in the main block is used. However, the (automated) determination of main blocks from Web-scale collections is itself a data mining problem of interest. While it is relatively easy to decompose the Web page into blocks, it is sometimes difficult to identify the main block. Most automated methods for determining main blocks rely on the fact that a particular site will typically utilize a similar layout for the documents on the site. Therefore, if a collection of documents is available from the site, two types of automated methods can be used:

1. Block labeling as a classification problem: The idea in this case is to create a new training data set that extracts visual rendering features for each block in the training data. This can be achieved using Web browsers such as Internet Explorer. Many browsers provide an API that can be used to extract the coordinates for each block. The main block is then manually labeled for some examples. This results in a training data set. The resulting training data set is used to build a classification model. This model is used to identify the main block in the remaining (unlabeled) documents of the site.
2. Tree matching approach: Most Web sites generate the documents using a fixed template. Therefore, if the template can be extracted, then the main block can be identified relatively easily. The first step is to extract tag trees from the HTML pages. These represent the frequent tree patterns in the Website. The tree-matching algorithm, discussed in the bibliographic section, can be used to determine such templates from these tag trees. After the templates have been found, the main block in each Web page is found using the extracted template. Many of the peripheral blocks often have similarr content in different pāges and can therefore bē ẻliminated.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Hyphens

Dealing with hyphens can sometimes be tricky, because in some cases they can define word boundaries, whereas in other cases they should be considered individual words. For example, compound adjectives such as “state-of-the-art” are always hyphenated, irrespective of their position in a sentence. In such a case, we can create a single term for this token. Some systems may represent this term as “stateoftheart”. In other cases, two or more words might modify a noun, and therefore they might get hyphenated as a compound adjective. Depending on the usage and semantic intent, it may or may not be desirable to break it up for mining purposes. For example, consider the sentence:
He has a dead-end job.
In such a case, the word “dead-end” naturally defines a single semantic idea, and it should probably be retained as a single term. On the other hand, consider the sentence:
The five-year-old girl was playing with the cat.
In this case, the word “five” should probably be separated from “year-old.” One can see that these decisions seem to be harder than they seem at first sight. Dictionaries of commonly hyphenated words are often available and it is possible to create automated, languagespecific rules about deciding when hyphenated words should be broken up. The default rule is to retain the hyphenated word as a single term, because breaking it up leads to a change in the semantic meaning in most cases.

The other issue is that of consistency. Some writers may choose to use a hyphen between nne or more words, wheress nther writers might not. For example, ennsider the sentenen:

This road leads to a dead end.
In this usage, “dead end” is not a compound adjective and therefore it is not hyphenated. However, it might still make sense to be consistent within the semantic representation to treat “dead-end” as a single hyphenated word, because it refers to the same basic idea. In such cases, dictionaries of commonly adjacent words that (i) should be hyphenated, and (ii) should not be hyphenated, can be used in order to decide whether a pair of adjacent words should be treated as a unit. This step can be implemented in the same way as the usage-based consolidation step discussed in Section 2.3.4.

机器学习代考

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Web-Specific Issues in Text Extraction

文本提取的几个方面是高度特定于平台的。由于 Web 是各种应用程序中使用的最常见的文本来源，因此值得研究从 Web 提取文本时出现的具体问题。

HTML 文档中有许多字段，例如标题、元数据和文档正文。通常，分析算法以不同的重要性级别对待这些字段，因此对它们进行不同的加权。例如，文档的标题被认为比正文更重要，因此权重更大。另一个例子是 Web 文档中的锚文本。锚文本包含对链接指向的网页的描述。由于其描述性，它被认为很重要，但有时与页面本身的主题无关。因此，它经常从文档的文本中删除。在某些情况下，如果可能，甚至可以将锚文本添加到它指向的文档的文本中。

网页通常可以组织成与页面的主要主题无关的内容块。一个典型的网页会有很多不相关的块，比如广告、免责声明或通知，这些块对挖掘的帮助不大。已经表明，当仅使用主块中的文本时，挖掘结果的质量会提高。然而，（自动）确定 Web 规模集合中的主要块本身就是一个有趣的数据挖掘问题。虽然将网页分解成块相对容易，但有时很难识别主要块。大多数用于确定主要块的自动化方法依赖于这样一个事实，即特定站点通常会对该站点上的文档使用类似的布局。因此，如果该站点提供了一系列文档，

1. 块标记作为分类问题：本例中的想法是创建一个新的训练数据集，为训练数据中的每个块提取视觉渲染特征。这可以使用 Web 浏览器（例如 Internet Explorer）来实现。许多浏览器都提供了一个 API，可用于提取每个块的坐标。然后为一些示例手动标记主块。这会产生一个训练数据集。生成的训练数据集用于构建分类模型。该模型用于识别站点剩余（未标记）文档中的主要块。
2. 树匹配方法：大多数网站使用固定模板生成文档。因此，如果可以提取模板，则可以相对容易地识别主块。第一步是从 HTML 页面中提取标签树。这些代表网站中的频繁树模式。参考书目部分讨论的树匹配算法可用于从这些标签树中确定此类模板。找到模板后，使用提取的模板找到每个网页中的主要块。许多外围块在不同的页面中通常具有相似的内容，因此可以被删除。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Hyphens

处理连字符有时会很棘手，因为在某些情况下它们可以定义单词边界，而在其他情况下它们应该被视为单独的单词。例如，“state-of-the-art”这样的复合形容词总是用连字符连接，无论它们在句子中的位置如何。在这种情况下，我们可以为此令牌创建一个术语。一些系统可能将此术语表示为“stateoftheart”。在其他情况下，两个或多个词可能会修饰一个名词，因此它们可能会作为复合形容词连字符。根据使用情况和语义意图，出于挖掘目的可能需要也可能不需要将其分解。例如，考虑以下句子：
他有一份没有前途的工作。
在这种情况下，“死胡同”这个词自然定义了一个单一的语义概念，它可能应该作为一个单一的术语保留下来。另一方面，考虑一下这句话：
五岁的女孩正在玩猫。
在这种情况下，“五”字可能应该与“岁”分开。人们可以看出，这些决定似乎比乍看起来更难。通常可以使用包含常用连字符的单词的词典，并且可以创建自动的、特定于语言的规则来决定何时应该拆分连字符。默认规则是将带连字符的单词保留为单个术语，因为在大多数情况下将其拆分会导致语义变化。

另一个问题是一致性。一些作者可能会选择在 nne 或更多单词之间使用连字符，而其他作者可能不会。例如，考虑句子：

这条路通向死胡同。
在这种用法中，“死胡同”不是复合形容词，因此没有连字符。然而，在语义表示中保持一致，将“死胡同”视为单个带连字符的词可能仍然有意义，因为它指的是相同的基本思想。在这种情况下，可以使用包含 (i) 应连字符和 (ii) 不应连字符的常用相邻词的词典来决定是否应将一对相邻词视为一个单元。该步骤的实施方式与第 2.3.4 节中讨论的基于使用情况的整合步骤相同。

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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。