机器学习代写|机器学习代写machine learning代考|COMP5318

Doug I. Jones

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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
机器学习代写|机器学习代写machine learning代考|COMP5318

机器学习代写|机器学习代写machine learning代考|Marker Depuration

First, we will define markers and their importance. Markers are beneficial in the construction of precise genetic relationships, for parental determination and for the identification and mapping of quantitative trait loci (QTL). Between 1970 and 2001, most of the genetic progress in the livestock industry was reached by using pedigree and phenotypic information. However, after the first draft of the human genome project was finished in 2001 (The International SNP Map Working Group 2001), the cost of genotyping using single nucleotide polymorphisms (SNPs) started to decrease considerably, and now its cost is at least 1000 times lower. For this reason, Stonecking (2001) points out that SNPs have become the bread and butter of DNA sequence variation and are essential in determining the genetic potential of livestock and plant breeding.

However, it is also important to point out that other types of DNA markers have been discovered, such as restriction fragment length polymorphisms (RFLP), simple sequence repeat (SSR), Diversity Arrays Technology (DArT), simple sequence length polymorphisms (SSLP), amplified fragment length polymorphisms (AFLP), etc. However, SNPs have become the main markers used to detect DNA variation for some of the following reasons: (a) SNPs are abundant and found throughout the entire genome, in intragenic and extragenic regions (Schork et al. 2000), (b) they represent the most common genetic variants, (c) the location in the DNA: they are found in introns, exons, promoters, enhancers, or intergenic regions, (d) they are easily evaluated by automated means, (e) many of them have direct repercussions on traits of interest in plant and animals, (f) they are generally biallelic, and ( $g)$ they are now cheap and easy to genotype.

It is important to remember that DNA (deoxyribonucleic acid) is organized in pairs of chromosomes, each inherited from one of the parents. The diversity found among organisms is a result of variations in DNA sequences and of environmental effects. Genetic variation is substantial and each individual of a species, with the exception of monozygotic twins, possesses a unique DNA sequence. DNA variations are mutations ressulting from the substitution of single nucleotides (single nucleotide polymorphisms-SNPs), the insertion or deletion of DNA fragments of various lengths (from a single to several thousand nucleotides), or the duplication or inversion of DNA fragments (Marsjan and Oldenbroek 2007). For this reason, the genome is composed of four different nucleotides $(\mathrm{A}, \mathrm{C}, \mathrm{T}$, and $\mathrm{G})$. Next, we provide two important definitions that are keys to understanding how markers are used in genomic selection.

机器学习代写|机器学习代写machine learning代考|Methods to Compute the Genomic Relationship Matrix

The three methods described here to calculate the genomic relationship matrix (GRM) are based on VanRaden’s (2008) paper “Efficient methods to compute genomic predictions” where more theoretical support for each of these methods can be found. We assume that we have a matrix of markers of order $J \times p$, where $J$ denotes the number of lines and $p$ the number of markers, and that this matrix does not contain missing values and is coded as 0,1 , and 2 , or $-1,0$, and 1 to refer homozygotes major allele, heterozygous, and homozygous minor allele, respectively. Note that the last codification is related to the first by the relation $\boldsymbol{X}_2=$ $\boldsymbol{X}+\mathbf{1}_J \mathbf{1}_p^{\mathrm{T}}$, where $\boldsymbol{X}_2$ is a matrix of markers information coded in terms of $-1,0$, and 1, while $\boldsymbol{X}$ is the coded marker information in terms of 0 , 1, and 2 , and $\mathbf{1}_q$ is the column vector of dimension $q$ with ones in all its entries.
Method 1. This method calculates the GRM as
$$
\boldsymbol{G}=\frac{1}{p} \boldsymbol{X} \boldsymbol{X}^{\mathrm{T}}
$$
where $\boldsymbol{X}$ is the matrix of marker genotypes of dimensions $J \times p$. When the marker information is coded as $-1,0$, and 1 as described before, the diagonal terms of $p \boldsymbol{G}$ count the number of homozygous loci for each line, and the off-diagonal of $p \boldsymbol{G}$ is a measure of the number of alleles shared by two lines (VanRaden 2008).

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机器学习代写|机器学习代写machine learning代考|Marker Depuration


首先,我们将定义标记及其重要性。标记有助于建立精确的遗传关系、亲本鉴定和数量性状位点(QTL)的鉴定和定位。在1970年至2001年期间,畜牧业的大多数遗传进展都是通过使用谱系和表型信息实现的。然而,在2001年人类基因组计划的第一稿(国际SNP图谱工作组2001)完成后,使用单核苷酸多态性(SNP)进行基因分型的成本开始大幅下降,现在其成本至少降低了1000倍。因此,斯通克金(2001)指出,snp已成为DNA序列变异的基础,在确定家畜和植物育种的遗传潜力方面至关重要


然而,同样重要的是,其他类型的DNA标记已经被发现,如限制性片段长度多态性(RFLP)、简单序列重复(SSR)、多样性阵列技术(DArT)、简单序列长度多态性(SSLP)、扩增片段长度多态性(AFLP)等。然而,由于以下原因,SNPs已经成为检测DNA变异的主要标记物:(a) SNPs非常丰富,在整个基因组中都有发现,在基因内和基因外区域(Schork et al. 2000), (b)它们代表最常见的遗传变异,(c)在DNA中的位置:它们存在于内含子、外显子、启动子、增强子或基因间区域,(d)它们很容易通过自动化手段进行评估,(e)它们中的许多对动植物的感兴趣的性状有直接影响,(f)它们通常是双等位基因,和($g)$它们现在很便宜,很容易进行基因分型。


重要的是要记住,DNA(脱氧核糖核酸)是由一对染色体组织的,每一对染色体都继承自父母中的一个。生物之间的多样性是DNA序列变化和环境影响的结果。遗传变异是巨大的,一个物种的每个个体,除了同卵双胞胎,都拥有独特的DNA序列。DNA变异是由单核苷酸替换(单核苷酸多态性- snps)、插入或删除不同长度的DNA片段(从单个到数千个核苷酸)或DNA片段的复制或反转(Marsjan和Oldenbroek 2007)引起的突变。因此,基因组由四个不同的核苷酸$(\mathrm{A}, \mathrm{C}, \mathrm{T}$和$\mathrm{G})$组成。接下来,我们提供了两个重要的定义,这是理解标记如何在基因组选择中使用的关键

机器学习代写|机器学习代写machine learning代考|Methods to Compute the Genomic Relationship Matrix

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这里描述的计算基因组关系矩阵(GRM)的三种方法是基于VanRaden(2008)的论文“计算基因组预测的有效方法”,在那里可以找到对每一种方法的更多理论支持。我们假设我们有一个标记矩阵,其顺序为$J \times p$,其中$J$表示行数,$p$表示标记的数量,并且这个矩阵不包含缺失值,并被编码为0、1和2,或$-1,0$,和1分别表示纯合子的主等位基因、杂合子的和纯合子的次要等位基因。注意,最后一个编码与第一个编码相关的关系是$\boldsymbol{X}_2=$$\boldsymbol{X}+\mathbf{1}_J \mathbf{1}_p^{\mathrm{T}}$,其中$\boldsymbol{X}_2$是用$-1,0$和1编码的标记信息的矩阵,而$\boldsymbol{X}$是用0、1和2编码的标记信息,$\mathbf{1}_q$是维数$q$的列向量,其所有条目都是1。
方法1。该方法计算GRM为
$$
\boldsymbol{G}=\frac{1}{p} \boldsymbol{X} \boldsymbol{X}^{\mathrm{T}}
$$
,其中$\boldsymbol{X}$是维度$J \times p$的标记基因型矩阵。当标记信息编码为$-1,0$和前面所述的1时,$p \boldsymbol{G}$的对角线项计算每一行纯合位点的数量,$p \boldsymbol{G}$的非对角线项是衡量两行共享的等位基因的数量(VanRaden 2008)。

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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。

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