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# CS代写|机器学习代写Machine Learning代考|COMP4702 More examples of DGMs

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## CS代写|机器学习代写Machine Learning代考|The QMR network

In this section, we describe the PGM-D known as the quick medical reference or QMR network [Shw $+91]$. This is a model of infectious diseases and is shown (in simplified form) in Figure 4.1. (We omit the parameters for clarity, so we don’t use plate notation.) The QMR model is a bipartite graph structure, with hidden diseases (causes) at the top and visible symptoms or findings at the bottom. We can write the distribution as follows:
$$p(\boldsymbol{z}, \boldsymbol{x})=\prod_{k=1}^K p\left(z_k\right) \prod_{d=1}^D p\left(x_d \mid \boldsymbol{x}_{\mathrm{pa}(d)}\right.$$
where $z_k$ represents the $k^{\prime}$ ‘th disease and $x_d$ represents the $d^{\prime}$ th symptom. This model can be used inside an inference engine to compute the posterior probability of each disease given the observed symptoms, i.e., $p\left(z_k \mid \boldsymbol{x}_v\right)$, where $\boldsymbol{x}_v$ is the set of visible symptom nodes. (The symptoms which are not observed can be removed from the model, assuming they are missing at random (??), because they contribute nothing to the likelihood; this is called barren node removal.)

PGM-D’s are widely used in statistical genetics. In this section, we discuss the problem of genetic linkage analysis, in which we try to infer which genes cause a given disease. We explain the method below.
4.1.2.1 Single locus
We start with a pedigree graph, which is a DAG that representing the relationship between parents and children, as shown in Figure 4.2(a). Next we construct the DGM. For each person (or animal) $i$ and location or locus $j$ along the genome, we create three nodes: the observed phenotype $P_{i j}$ (which can be a property such as blood type, or just a fragment of DNA that can be measured), and two hidden alleles (genes),$G_{i j}^m$ and $G_{i j}^p$, one inherited from $i$ ‘s mother (maternal allele) and the other from $i$ ‘s father (paternal allele). Together, the ordered pair $\mathbf{G}{i j}=\left(G{i j}^m, G_{i j}^p\right)$ constitutes $i$ ‘s hidden genotype at locus $j$.

## CS代写|机器学习代写Machine Learning代考| QMR网络

$$p(\boldsymbol{z}, \boldsymbol{x})=\prod_{k=1}^K p\left(z_k\right) \prod_{d=1}^D p\left(x_d \mid \boldsymbol{x}_{\mathrm{pa}(d)}\right.$$

## CS代写|机器学习代写Machine Learning代考|遗传连锁分析

PGM-D广泛应用于统计遗传学。在本节中，我们讨论遗传连锁分析的问题，我们试图推断哪些基因导致给定的疾病。我们从谱系图开始，谱系图是表示父母和孩子之间关系的DAG，如图4.2(a)所示。接下来我们构建DGM。对于每个人(或动物)$i$和沿着基因组的位置或位点$j$，我们创建三个节点:观察到的表型$P_{i j}$(它可以是一个属性，如血类型，或只是一个可以测量的DNA片段)，和两个隐藏的等位基因(基因)$G_{i j}^m$和$G_{i j}^p$，一个遗传自$i$的母亲(母亲等位基因)，另一个来自$i$的父亲(父亲等位基因)。有序对$\mathbf{G}{i j}=\left(G{i j}^m, G_{i j}^p\right)$在位点$j$上构成了$i$的隐性基因型。

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## 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。