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数据科学代写|数据分析代写Data Analysis代考|Matrix Factorization Problems

如果你也在 怎样代写数据分析Advanced Data Analysis 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。数据分析Advanced Data Analysis在网络理论的背景下,复杂网络是指具有非微观拓扑特征的图(网络)–这些特征在简单的网络(如格子或随机图)中不会出现,但在代表真实系统的网络中经常出现。复杂网络的研究是一个年轻而活跃的科学研究领域(自2000年以来),主要受到现实世界网络的经验发现的启发,如计算机网络、生物网络、技术网络、大脑网络、气候网络和社会网络。

数据分析Advanced Data Analysis大多数社会、生物和技术网络显示出实质性的非微观拓扑特征,其元素之间的连接模式既不是纯粹的规则也不是纯粹的随机。这些特征包括学位分布的重尾、高聚类系数、顶点之间的同态性或异态性、社区结构和层次结构。在有向网络的情况下,这些特征还包括互惠性、三联体重要性概况和其他特征。相比之下,过去研究的许多网络的数学模型,如格子和随机图,并没有显示这些特征。最复杂的结构可以由具有中等数量相互作用的网络实现。这与中等概率获得最大信息含量(熵)的事实相对应。

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There are a variety of data analysis problems that require estimating a low-rank matrix from some sparse collection of data. Such problems can be formulated as natural extension of least squares to problems in which the data $a_j$ are naturally represented as matrices rather than vectors.

Changing notation slightly, we suppose that each $A_j$ is an $n \times p$ matrix, and we seek another $n \times p$ matrix $X$ that solves
$$
\min X \frac{1}{2 m} \sum{j=1}^m\left(\left\langle A_j, X\right\rangle \quad y_j\right)^2,
$$
where $\langle A, B\rangle:=\operatorname{trace}\left(A^T B\right)$. Here we can think of the $A_j$ as “probing” the unknown matrix $X$. Commonly considered types of observations are random linear combinations (where the elements of $A_j$ are selected i.i.d. from some distribution) or single element observations (in which each $A_j$ has 1 in a single location and zeros elsewhere). A regularized version of (1.6), leading to solutions $X$ that are low rank, is
$$
\min X \frac{1}{2 m} \sum{j=1}^m\left(\left\langle A_j, X\right\rangle \quad y_j\right)^2+\lambda|X|_, $$ where $|X|_$ is the nuclear norm, which is the sum of singular values of $X$ (Recht et al., 2010). The nuclear norm plays a role analogous to the $\ell_1$ norm in (1.5), where as the $\ell_1$ norm favors sparse vectors, the nuclear norm favors lowrank matrices. Although the nuclear norm is a somewhat complex nonsmooth function, it is at least convex so that the formulation (1.7) is also convex. This formulation can be shown to yield a statistically valid solution when the true $X$ is low rank and the observation matrices $A_j$ satisfy a “restricted isometry property,” commonly satisfied by random matrices but not by matrices with just one nonzero element. The formulation is also valid in a different context, in which the true $X$ is incoherent (roughly speaking, it does not have a few elements that are much larger than the others), and the observations $A_j$ are of single elements (Candès and Recht, 2009).

数据科学代写|数据分析代写Data Analysis代考|Support Vector Machines

Classification via support vector machines (SVM) is a classical optimization problem in machine learning, tracing its origins to the 1960s. Given the input data $\left(a_j, y_j\right)$ with $a_j \in \mathbb{R}^n$ and $y_j \in{1,1}$, SVM seeks a vector $x \in \mathbb{R}^n$ and a scalar $\beta \in \mathbb{R}$ such that
$$
\begin{array}{lll}
a_j^T x & \beta \geq 1 & \text { when } y_j=+1, \
a_j^T x & \beta \leq 1 & \text { when } y_j=1 .
\end{array}
$$
Any pair $(x, \beta)$ that satisfies these conditions defines a separating hyperplane in $\mathbb{R}^n$, that separates the “positive” cases $\left{a_j \mid y_j=+1\right}$ from the “negative” cases $\left{a_j \mid y_j=-1\right}$. Among all separating hyperplanes, the one that minimizes $|x|^2$ is the one that maximizes the margin between the two classes that is, the hyperplane whose distance to the nearest point $a_j$ of either class is greatest.

We can formulate the problem of finding a separating hyperplane as an optimization problem by defining an objective with the summation form (1.2):
$$
H(x, \beta)=\frac{1}{m} \sum_{j=1}^m \max \left(1-y_j\left(a_j^T x-\beta\right), 0\right) .
$$
Note that the $j$ th term in this summation is zero if the conditions (1.9) are satisfied, and it is positive otherwise. Even if no pair $(x, \beta)$ exists for which $H(x, \beta)=0$, a value $(x, \beta)$ that minimizes (1.2) will be the one that comes as close as possible to satisfying (1.9) in some sense. A term $\lambda|x|_2^2$ (for some parameter $\lambda>0$ ) is often added to (1.10), yielding the following regularized version:
$$
H(x, \beta)=\frac{1}{m} \sum_{j=1}^m \max \left(1 \quad y_j\left(a_j^T x \quad \beta\right), 0\right)+\frac{1}{2} \lambda|x|_2^2 .
$$



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数据分析代写

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有多种数据分析问题需要从一些稀疏数据集合中估计低秩矩阵。此类问题可以表述为最小二乘法对数 据的问题的自然扩展 $a_j$ 自然地表示为矩阵而不是向量。
稍微改变符号,我们假设每个 $A_j$ 是一个 $n \times p$ 矩阵,我们寻求另一个 $n \times p$ 矩阵 $X$ 解决了
$$
\min X \frac{1}{2 m} \sum j=1^m\left(\left\langle A_j, X\right\rangle \quad y_j\right)^2
$$
在哪里 $\langle A, B\rangle:=\operatorname{trace}\left(A^T B\right)$. 在这里我们可以想到 $A_j$ 作为“探测”末知矩阵 $X$. 通常考虑的观察 类型是随机线性组合 (其中元素 $A_j$ 从某些分布中选择独立同分布) 或单元素观察(其中每个 $A_j$ 在一 个位置有 1 而在其他地方有零)。(1.6) 的正则化版本,导致解决方案 $X$ 是低等级的,是
$$
\min X \frac{1}{2 m} \sum j=1^m\left(\left\langle A_j, X\right\rangle \quad y_j\right)^2+\lambda|X|
$$
在哪里缺少上标或下标参数 是核范数,它是奇异值的总和 $X$ (Recht 等 人, 2010 年) 。核规范的作用类似于 $\ell_1(1.5)$ 中的范数,其中 $\ell_1$ 范数有利于稀疏向量,核范数有利 于低秩矩阵。尽管核菻数是一个有点复杂的非光滑函数,但它至少是凸函数,因此公式 (1.7) 也是凸 函数。当真实的 $X$ 是低秩和观察矩阵 $A_j$ 满足“受限等距属性”,通常由随机矩阵满足,但不由只有一 个非零元素的矩阵满足。该公式在不同的上下文中也有效,其中真实的 $X$ 是不连贯的(粗略地说, 它没有几个元素比其他元素大得多),并且观察 $A_j$ 是单一元素 (Candès and Recht, 2009)。

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通过支持向量机 (SVM) 进行分类是机器学习中的经典优化问题,其起源可追溯到 1960 年代。给定 输入数据 $\left(a_j, y_j\right)$ 和 $a_j \in \mathbb{R}^n$ 和 $y_j \in 1,1$, SVM求一个向量 $x \in \mathbb{R}^n$ 和一个标量 $\beta \in \mathbb{R}$ 这样
$$
a_j^T x \quad \beta \geq 1 \quad \text { when } y_j=+1, a_j^T x \quad \beta \leq 1 \quad \text { when } y_j=1 .
$$
任意一对 $(x, \beta)$ 满足这些条件的定义了一个分离超平面 $\mathbb{R}^n$ ,将“正面”案例分开
$\backslash$ left 缺少或无法识别的分隔符 来自“负面”案例
$\backslash$ left 缺少或无法识别的分隔符 . 在所有分离超平面中,最小化的超平面 $|x|^2$ 是最 大化两个类之间的边距的超平面,即到最近点的距离的超平面 $a_j$ 任何一类都是最伟大的。
通过用求和形式 (1.2) 定义目标,我们可以将寻找分离超平面的问题表述为优化问题:
$$
H(x, \beta)=\frac{1}{m} \sum_{j=1}^m \max \left(1-y_j\left(a_j^T x-\beta\right), 0\right) .
$$
请注意, $j$ 如果条件 (1.9) 满足,则此求和中的第一项为零,否则为正。就算没有一对 $(x, \beta)$ 为哪个 而存在 $H(x, \beta)=0 \mathrm{~ , 一 值 ~}(x, \beta)$ 在某种意义上,最小化 (1.2) 的方程将是尽可能接近满足 (1.9) 的方程。一个条件 $\lambda|x|2^2$ (对于某些参数 $\left.\lambda>0\right)$ 通常添加到 (1.10),产生以下正则化版本: $$ H(x, \beta)=\frac{1}{m} \sum{j=1}^m \max \left(1 \quad y_j\left(\begin{array}{cc}
a_j^T x & \beta
\end{array}\right), 0\right)+\frac{1}{2} \lambda|x|_2^2
$$

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

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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