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MATLAB是一个编程和数值计算平台，被数百万工程师和科学家用来分析数据、开发算法和创建模型。

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我们提供的matlab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

数学代写|matlab代写|Generating a Movie Database

We first need to come up with a method for characterizing movies. Table $4.1$ gives our system. MPAA stands for Motion Picture Association of America. It is an organization that rates movies. Other systems are possible, but this will be sufficient to test out our deep learning system. Three of the data points that will be used are strings and two are numbers. One number, length, is a continuum, while ratings have discrete values. The second number, quality, is based on the “stars” in the rating. Some movie databases, like IMDB, have fractional values because they average over all their users. We created our own MPAA ratings and genres based on our opinions. The real MPAA ratings may be different.

Length can be any duration. We’ll use randn to generate the lengths around a mean of $1.8$ hours and a standard deviation of $0.15$ hours. Length is a floating-point number. Stars are one to five and must be integers.

We created an Excel file with the names of 100 real movies, which is included with the book’s software. We assigned random genres and MPAA ratings (PG, R, and so forth) to them. We then saved the Excel file as tab-delimited text and search for tabs in each line. (There are other ways to import data from Excel and text files in MATLAB; this is just one example.) We then assign the data to the fields. The function will check to see if the maximum length or rating is zero, which it is for all the movies in this case, and then create random values. You can create a spreadsheet with rating values as an extension of this recipe. We use str2double since it is faster than str2num when you know that the value is a single number. fgetl reads in one line and ignores the end of line characters.
You’ll notice that we check for NaN in the length and rating fields since

数学代写|matlab代写|Generating a Viewer Database

Each watcher will have seen a fraction of the 100 movies in our database. This will be a random integer between 20 and 60 . Each movie watcher will have a probability for each characteristic: the probability that they would watch a movie rated one or five stars, the probability that they would watch a movie in a given genre, etc. (Some viewers enjoy watching so-called “turkeys”!) We will combine the probabilities to determine the movies the viewer has watched. For mPAA, genre, and rating, the probabilities will be discrete. For the length, it will be a continuous distribution. You could argue that a watcher would always want the highest-rated movie, but remember this rating is based on an aggregate of other people’s opinions and so may not directly map onto the particular viewer. The only output of this function is a list of movie numbers for each user. The list is in a cell array.

We start by creating cell arrays of the categories. We then loop through the viewers and compute probabilities for each movie characteristic. We then loop through the movies and compute the combined probabbilities. This results in a list of movies watched by each viewèr.

We use bar charts throughout. Notice how we make the $x$ labels strings for the genre and so on. We also rotate them 90 degrees for clarity. The length is the number of movies longer than the number on the $x$-axis.

This data is based on our viewer model from a recipe in Section $4.3$ which is based on joint probabilities. We will train the neural net on a subset of the movies. This is a classification problem. We just want to know if a given movie would be picked or not picked by the viewer.
We use patternnet to predict the movies watched. This is shown in the next code block. The input to patternnet is the sizes of the hidden layers, in this case, a single layer of size 40. We convert everything into integers. Note that you need to round the results since patternnet does not return integers, despite the label being an integer. patternnet has methods train and view.

matlab代写

数学代写|matlab代写|Generating a Movie Database

我们首先需要想出一种表征电影的方法。桌子4.1给我们的系统。MPAA 代表美国电影协会。这是一个对电影进行评级的组织。其他系统也是可能的，但这足以测试我们的深度学习系统。将使用的三个数据点是字符串，两个是数字。一个数字，长度，是一个连续统一体，而评级具有离散值。第二个数字，质量，是基于评级中的“星级”。一些电影数据库，如 IMDB，具有分数值，因为它们对所有用户进行平均。我们根据自己的意见创建了自己的 MPAA 评级和类型。真实的 MPAA 评级可能不同。

长度可以是任何持续时间。我们将使用 randn 生成围绕平均值的长度1.8小时和标准差0.15小时。长度是一个浮点数。星星是一到五，必须是整数。

我们创建了一个包含 100 部真实电影名称的 Excel 文件，该文件包含在本书的软件中。我们为它们分配了随机类型和 MPAA 评级（PG、R 等）。然后，我们将 Excel 文件保存为制表符分隔的文本，并在每一行中搜索制表符。（还有其他方法可以从 Excel 和 MATLAB 中的文本文件导入数据；这只是一个示例。）然后我们将数据分配给字段。该函数将检查最大长度或评级是否为零，在本例中所有电影都是零，然后创建随机值。您可以创建一个包含评级值的电子表格作为此方法的扩展。我们使用 str2double，因为当您知道值是单个数字时它比 str2num 更快。fgetl 读取一行并忽略行尾字符。
您会注意到我们在长度和评级字段中检查 NaN，因为

数学代写|matlab代写|Generating a Viewer Database

每个观众都会看到我们数据库中 100 部电影中的一小部分。这将是一个介于 20 和 60 之间的随机整数。每个电影观众对每个特征都有一个概率：他们会看一部或五颗星的电影的概率，他们会看给定类型的电影的概率，等等。（一些观众喜欢看所谓的“火鸡” ”！）我们将结合概率来确定观众看过的电影。对于 mPAA、流派和评级，概率将是离散的。对于长度，它将是一个连续分布。您可能会争辩说，观众总是想要收视率最高的电影，但请记住，此评级是基于其他人意见的总和，因此可能不会直接映射到特定观众。此函数的唯一输出是每个用户的电影编号列表。该列表位于元胞数组中。

我们首先创建类别的元胞数组。然后我们遍历观众并计算每个电影特征的概率。然后我们遍历电影并计算组合概率。这会生成每个观众观看过的电影列表。

我们始终使用条形图。注意我们是如何制作的X流派的标签字符串等等。为了清楚起见，我们还将它们旋转 90 度。长度是比屏幕上的数字长的电影数量X-轴。

此数据基于部分食谱中的查看器模型4.3这是基于联合概率。我们将在电影的一个子集上训练神经网络。这是一个分类问题。我们只想知道给定的电影是否会被观众选中。
我们使用 patternnet 来预测观看的电影。这显示在下一个代码块中。patternnet 的输入是隐藏层的大小，在本例中是大小为 40 的单层。我们将所有内容都转换为整数。请注意，您需要对结果进行舍入，因为尽管标签是整数，但 patternnet 不返回整数。patternnet 有方法 train 和 view。

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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。