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神经网络算法 Neural Network Algorithm代写
神经网络（Neural Network）是一系列算法，通过模仿人脑运作方式的过程，努力识别一组数据中的潜在关系。从这个意义上说，神经网络指的是神经元系统，无论是有机的还是人工的。神经网络可以适应不断变化的输入因此网络无需重新设计输出标准即可生成最佳结果。神经网络包含互连节点的层。每个节点都是一个感知器，类似于多元线性回归，感知器将多元线性回归产生的信号输入到一个可能是非线性的激活函数中。
神经网络算法被应用于金融运营、企业规划、交易、业务分析和产品维护，预测和营销研究解决方案、欺诈检测和风险评估，协助开发诸如时间序列预测、算法交易、证券分类、信用风险建模以及构建专有指标和价格衍生品等过程。神经网络评估价格数据并挖掘基于数据分析做出交易决策的机会。
机器学习 Machine Learning 代写
机器学习是一种自动化分析模型构建的数据分析方法，它是人工智能的一个分支，其理念是系统可以从数据中学习、识别模式并在最少的人工干预下做出决策。机器学习涉及计算机如何在没有明确编程的情况下执行任务；计算机从提供的数据中学习，以便它们执行某些任务。对于分配给计算机的简单任务，可以编写算法来告诉机器如何执行解决手头问题所需的所有步骤，但对于更高级的任务，人工创建所需的算法更具有挑战性。
机器学习方法主要分为三类：
- 监督学习：向计算机呈现示例输入及其所需输出，由“老师”给出，目标是学习将输入映射到输出的一般规则。
- 无监督学习：没有给学习算法提供标签，让它自己在输入中寻找结构。
- 强化学习：计算机程序与动态环境交互，在该环境中它必须执行某个目标。
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