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## CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|A Reality Check Approach

To avoid data snooping problems, it is possible to use the reality check as in White (2000) and the modification for nested models as proposed in Clark and McCracken (2012a, Clark and McCracken 2012b).

For a given loss function, the reality check tests the null hypothesis that a benchmark model (i.e., model 0) performs equal or better than all competitor models (i.e., models $1, \ldots, k$ ). The alternative is that at least one competitor performs better than the benchmark. Formally, we have
$$H_0: \max {j=1, \ldots, k} \theta_j \leqslant 0 \text { vs } H_1: \max {j=1, \ldots, k} \theta_j>0 .$$
Following a common practice often used to select the best predictive model, the sample of size $N$ is split into $N=R+P$ observations where $R$ observations are used for estimation and $P$ observations are used for predictive evaluation. Let $\hat{u}i=Y_i-f\left(\mathbf{x}_i^j, \hat{w}_R^j\right), i=R+1, \ldots, N$, where $f\left(\mathbf{x}_i^j, \hat{w}_R^j\right)$ is the model estimated on the data set $\left{\left(Y_i, \mathbf{X}_i^j\right), i=1, \ldots, R\right}$. Following White (2000) define the statistic $$S_P=\max {j=1, \ldots, k} S_P(0, j)$$
V=\lim {N \rightarrow \infty} \operatorname{var}\left(\frac{1}{\sqrt{P}} \sum{i=R+1}^N \mathbf{v}i\right) $$where the generic element of vector \mathbf{v}_i is defined as v{i, j}=h\left(u_{0, i}\right)-h\left(u_{i, i}\right). The matrix V is supposed to be positive semi-definite. ## CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Numerical Examples by Using the Reality Check In order to evaluate the ability of the procedure to select a proper model for a given data generating process, we use simulated data sets with known structure. The first is a linear model (M1) with two regressors defined as:$$
Y=\mathbf{X} 1+\varepsilon
$$where \mathbf{X}=\left(X_1, X_2\right)^T are drawn from the uniform distribution, \varepsilon is a standard Gaussian and \mathbf{1} denotes a column vector of the ones of appropriate length. This model can be correctly modeled by using a network, with skip layer, two input units, and zero hidden units. Model M2 is the same model used in Tibshirani (1996) and Model M3 is the same model used in De Veaux et al. (1998). Both models have already been used in previous sections. We have considered N=600, R=400, P=200 and B=4999. In Table 1.2, we consider values of the test statistics for different input neurons, from X_1 to X_6, and different hidden layer size, from 1 to 6 . It is clear that for model M1 and M2, the proposed procedure is able to identify the correct data-generating process. In the first case, the p-values of the tests are all >0.50, and so the benchmark (i.e., the linear model) shows better expected predictive performance with respect to neural networks of all orders and sizes. In the case of model M2, the values of the test statistics do not change significantly starting from a neural network model with 4 inputs and 2 hidden layer neurons. In the case of model M3, clearly test statistics stabilize starting from a model with 3 inputs (as expected) and 4 hidden layer neurons. The small increases in some test statistics possibly are not significant. ## 计算机网络代写 ## CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|A Reality Check Approach 为了避免数据袴探问题，可以使用 White (2000) 中的现实检龺以及 Clark 和 McCracken (2012a, Clark and McCracken 2012 b ) 中提出的嵌镸模型的修改。 对于给定的损失函数，现实检囩测试基倠模型（即模型 0 ) 的性能等于或优于所有竞争对手模型（即模型 1, \ldots, k) 。另一种选择 是至少有一个竞争对手的表现优于基准。正式地，我们有$$
H_0: \max j=1, \ldots, k \theta_j \leqslant 0 \text { vs } H_1: \max j=1, \ldots, k \theta_j>0 .
$$估。让 \hat{u} i=Y_i-f\left(\mathbf{x}i^j, \hat{w}_R^j\right), i=R+1, \ldots, N ，在哪里 f\left(\mathbf{x}_i^j, \hat{w}_R^j\right) 是在数据集上估计的模型 〈left 的分隔符缺失或无法识别 继 White (2000) 之后定义统计$$ S_P=\max j=1, \ldots, k S_P(0, j) $$) \\其中 vector的通用元筙 \mathbf{v}_i 定义为 v i, j=h\left(u{0, i}\right)-h\left(u_{i, i}\right). 矩阵 V 应该是半正定的。 ## CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Numerical Examples by Using the Reality Check 为了评估程序为给定数据生成过程选择合适模型的能力，我们使用具有已知结构的模拟数据集。 第一个是线性模型 (M1)，其中两个回归量定义为:$$
Y=\mathbf{X} 1+\varepsilon
$$在郘里 \mathbf{X}=\left(X_1, X_2\right)^T 从均匀分布中抽取， \varepsilon 是 个标准的高斯和1表示适当长度的列向量。该模型可以通过使用具有跳过层、 两个输入单元和零隐藏单元的网絡正确建模。 M2 模型与 Tibshirani (1996) 中使用的模型相同，M3 模型与 De Veaux 等人使用的模型相同。(1998 年)。这两种模型已经 在前面的部分中使用过。 我们考慮过 N=600, R=400, P=200 和 B=4999. 在表 1.2 中，我们考虑了不同输入神经元的测试统计值，来自 X_1 至 X_6 ，以及不同的隐藏层大小，从到 6 。很明显，对于模型 M1 和 M2，所提出的程序能够识别正确的数据生成过程。在第一种情况下， p – 测试的值都是 >0.50 ，因此甚准（即线性模型） 对于所有阶数和大小的神经网络显示出更好的预期预测性能。在模型 M2 的情况下，从具有 4 个输入和 2 个隐藏层神经元的神经 网絡模型开始，测试统计量的值没有显着变化。在模型 M 3 的情况下，从具有 3 个输入 (如预期) 和 4 个隐藏层神经元的模型开 始，显然则试统计量稳定。一些则试统计数据的小幅增加可能并不显着。 CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。 ## 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。 Posted on Categories:Computer Networking, 计算机代写, 计算机网络 ## CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|CS6250 Introduction 如果你也在 怎样代写计算机网络Computer Networking CS6250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。计算机网络Computer Networking是一组共享位于网络节点上或由网络节点提供的资源的计算机。这些计算机通过数字互连使用共同的通信协议来相互通信。这些互连是由电信网络技术组成的，基于物理有线、光学和无线射频方法，可以安排在各种网络拓扑结构中。 计算机网络Computer Networking的节点可以包括个人计算机、服务器、网络硬件或其他专用或通用的主机。它们由网络地址识别，也可以有主机名。主机名作为节点的记忆性标签，在最初分配后很少改变。网络地址用于通过通信协议（如互联网协议）来定位和识别节点。计算机网络可按许多标准进行分类，包括用于传输信号的传输介质、带宽、组织网络流量的通信协议、网络规模、拓扑结构、流量控制机制和组织意图。 计算机网络Computer Networking代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。最高质量的计算机网络Computer Networking作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此计算机网络Computer Networking作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。 ## avatest™帮您通过考试 avatest™的各个学科专家已帮了学生顺利通过达上千场考试。我们保证您快速准时完成各时长和类型的考试，包括in class、take home、online、proctor。写手整理各样的资源来或按照您学校的资料教您，创造模拟试题，提供所有的问题例子，以保证您在真实考试中取得的通过率是85%以上。如果您有即将到来的每周、季考、期中或期末考试，我们都能帮助您！ 在不断发展的过程中，avatest™如今已经成长为论文代写，留学生作业代写服务行业的翘楚和国际领先的教育集团。全体成员以诚信为圆心，以专业为半径，以贴心的服务时刻陪伴着您， 用专业的力量帮助国外学子取得学业上的成功。 •最快12小时交付 •200+ 英语母语导师 •70分以下全额退款 想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。 avatest.™ 为您的留学生涯保驾护航 在计算机Computers代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的计算机Computers代写服务。我们的专家在计算机网络Computer Networking代写方面经验极为丰富，各种计算机网络Computer Networking相关的作业也就用不着 说。 ## CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Introduction It is generally accepted that liner analysis often gives poor performances in approximating real data. Therefore, although it is easy to handle and fast to compute, and many statistical results are available, it cannot be extensively used especially when complex relationships are recognized in the data. In these contexts, it is common the use of non linear analysis which can successfully be employed to reveal these patterns. However, parametric analysis, both linear and nonlinear, requires an “a priori” specification of the links among the variables of interest, which is not always possible. Therefore, even if the results have the advantage of the interpretability (in the sense that the model parameters are often associated to quantities with a “physical” meaning), misspecification problem can arise and can affect seriously the results of the analysis. In this respect, nonparametric analysis seems to be a more effective statistical tool due to its ability to model non-linear phenomena with few (if any) “a priori” assumptions about the nature of the data generating process. Wellstudied and frequently used tools in nonparametric analysis include nearest neighbours regression, kernel smoothers, projection pursuit, alternating conditional expectations, average derivative estimation, and classification and regression trees. In this context, computational network analysis forms a field of research which has enjoyed rapid expansion and increasing popularity in both the academic and the research communities, providing an approach that can potentially lead to better non-parametric estimators and providing an interesting framework for unifying different non-parametric paradigms, such as nearest neighbours, kernel smoothers, and projection pursuit. Computational network tools have the advantage, with respect to other non-parametric techniques, to be very flexible tools able to provide, under very general conditions, an arbitrarily accurate approximation to an unknown target the function of interest. Moreover, they are expected to perform better than other non-parametric methods since the approximation form is not so sensitive to the increasing data space dimension (absence of “curse of dimensionality”), at least within particular classes of functions. ## CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Feedforward Neural Network Models Let the observed data be the realization of a sequence \left{\mathbf{Z}_i=\left(Y_i, \mathbf{X}_i^T\right)^T\right} of random vectors of order (d+1), with i \in \mathbb{N} and joint distribution \pi. Moreover, let \mu be the marginal distribution of \mathbf{X}_i. The random variables Y_i represent targets (in the neural network jargon) and it is usually of interest the probabilistic relationship with the variables \mathbf{X}_i, described by the conditional distribution of the random variable Y_i \mid \mathbf{X}_i. Certain aspects of this probability law play an important role in interpreting what is learned by artificial neural network models. If \mathbb{E}\left(Y_i\right)<\infty, then \mathbb{E}\left(Y_i \mid \mathbf{X}_i\right)=g\left(\mathbf{X}_i\right) and we can write$$
Y_i=g\left(\mathbf{X}_i\right)+\varepsilon_i
$$where \varepsilon_i \equiv Y_i-g\left(\mathbf{X}_i\right) and g: \mathbb{R}^d \rightarrow \mathbb{R} is a measurable function. ## 计算机网络代写 ## CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Introduction . CS 人们普遍认为，线性分析在逼近真实数据时往往表现不佳。因此，虽然它易于处理，计算速度快，有很多统计结果，但不能广泛应用，特别是当数据中识别出复杂的关系时。在这些情况下，通常使用非线性分析来成功地揭示这些模式 然而，参数分析，无论是线性的还是非线性的，都需要对感兴趣的变量之间的联系进行“先验”的说明，这并不总是可能的。因此，即使结果具有可解释性的优势(在这种意义上，模型参数通常与具有“物理”含义的量相关联)，也会出现错误说明问题，并可能严重影响分析结果。在这方面，非参数分析似乎是一种更有效的统计工具，因为它能够用很少的(如果有的话)建模非线性现象。关于数据生成过程性质的“先验”假设。非参数分析中被广泛研究和常用的工具包括最近邻回归、核平滑、投影追踪、交替条件期望、平均导数估计以及分类和回归树 在这种情况下，计算网络分析形成了一个在学术界和研究界迅速发展和越来越受欢迎的研究领域，它提供了一种可能导致更好的非参数估计器的方法，并为统一不同的非参数范式提供了一个有趣的框架，如最近邻、核平滑和投影追踪。与其他非参数技术相比，计算网络工具具有非常灵活的工具的优点，能够在非常一般的条件下提供对未知目标的兴趣函数的任意精确近似。此外，它们有望比其他非参数方法执行得更好，因为近似形式对不断增加的数据空间维数不那么敏感(缺少“维数诅咒”)，至少在特定的函数类中是这样 ## CS代写|计算机网络代写计算机网络代考|前馈神经网络模型 设观察到的数据是(d+1)阶随机向量的序列\left{\mathbf{Z}_i=\left(Y_i, \mathbf{X}_i^T\right)^T\right}的实现，具有i \in \mathbb{N}和联合分布\pi。设\mu为\mathbf{X}_i的边际分布。随机变量Y_i表示目标(在神经网络术语中)，通常有趣的是与变量\mathbf{X}_i的概率关系，由随机变量Y_i \mid \mathbf{X}_i的条件分布描述。这个概率定律的某些方面在解释人工神经网络模型学到的东西方面起着重要作用。如果\mathbb{E}\left(Y_i\right)<\infty，那么\mathbb{E}\left(Y_i \mid \mathbf{X}_i\right)=g\left(\mathbf{X}_i\right)，我们可以写$$
Y_i=g\left(\mathbf{X}_i\right)+\varepsilon_i

，其中$\varepsilon_i \equiv Y_i-g\left(\mathbf{X}_i\right)$和$g: \mathbb{R}^d \rightarrow \mathbb{R}$是一个可测量函数

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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。