Posted on Categories:CS代写, Machine Learning, 机器学习, 计算机代写

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Organization of the Book

如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning 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。机器学习Machine Learning是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域,也就是说,利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据(称为训练数据)建立模型,以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用,如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉,在这些应用中,开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。

机器学习Machine Learning程序可以在没有明确编程的情况下执行任务。它涉及到计算机从提供的数据中学习,从而执行某些任务。对于分配给计算机的简单任务,有可能通过编程算法告诉机器如何执行解决手头问题所需的所有步骤;就计算机而言,不需要学习。对于更高级的任务,由人类手动创建所需的算法可能是一个挑战。在实践中,帮助机器开发自己的算法,而不是让人类程序员指定每一个需要的步骤,可能会变得更加有效 。

机器学习Machine Learning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。 最高质量的机器学习Machine Learning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,因此机器学习Machine Learning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。

我们在计算机Quantum computer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Quantum computer代写服务。我们的专家在机器学习Machine Learning代写方面经验极为丰富,各种机器学习Machine Learning相关的作业也就用不着 说。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Organization of the Book

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Organization of the Book

This book is geared toward undergraduates and beginning graduate students in academic institutions around the world. It is also suitable for selflearners, whether students in academic settings, professionals in softwarerelated industries, or a lay person with some background in college level mathematics and programming.

The book covers enough material for a semester of a first course on machine learning. It covers the basics of machine learning to prepare a student to understand more advanced material either through classes that follow, or through further self-reading and practice.

The book starts with a chapter on regression. Regression, arguably, forms the conceptual basis of supervised machine learning. A supervised machine learning algorithm takes labeled inputs to train on and produces a learned model that is able to predict labels (or values) for previously unseen inputs. The predicted value or label is sometimes numerical and sometimes not. If it is numerical, the approach is regression. However, even if the predicted value is discrete – the so-called problem of classification-many modern classifiers do not predict classes with certainty, but provide numeric values, which are probabilities of the unseen example belonging to the predicted classes. Thus, even classification can be thought of as a variant of regression. The second chapter of the book introduces regression to provide a good basis for supervised machine learning. It also introduces advanced topics on regularization of regression.

Chapter 3 focuses on classification using tree-based techniques. Decision tress and ensembles of decision trees in the form of random forests and boosting trees are strong classifiers, and are used in many practical problems in machine learning. Decision trees are also easy to interpret although it becomes somewhat difficult when a large number of trees make decisions in a collective or an ensemble.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Programming Language Used

Machine learning is of great practical use. Thus, learning the concepts, theory and algorithms is not enough for most learners. One has to learn how to program machine learning solutions for practical problems. This book not only introduces and explains the concepts, mathematics and insights behind machine learning algorithms, but also discusses how software libraries can be used effectively. There are powerful machine learning libraries in languages such as Python, R, Matlab and Java. Python is very popular these days due to the availability of deep learning packages such as TensorFlow, Keras and PyTorch, as well as traditional machine learning packages such as scikit-learn. $\mathrm{R}$ is also a popular language in data analytics and machine learning, with access to powerful machine learning libraries. Most books and websites are focused on using Python for machine learning. That is why when writing this book, we decided to use $\mathrm{R}$ as the language for the examples. $\mathrm{R}$ is popular in math, statistics, bioinformatics, computational medicine and many other fields. Although the examples are in $\mathrm{R}$ in the book, we intend to provide parallel examples in Python in a companion website.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Organization of the Book

机器学习代写

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Organization of the Book

本书面向世界各地学术机构的本科生和研究生。它也适合自学者,无论是学术环境中的学生、软件相关行业的专业人士,还是具有大学水平数学和编程背景的外行。

这本书涵盖了机器学习第一门课程一个学期的内容。它涵盖机器学习的基础知识,让学生通过后续课程或通过进一步的自读和练习来理解更高级的材料。

本书以关于回归的一章开始。可以说,回归构成了监督机器学习的概念基础。受监督的机器学习算法采用带标签的输入进行训练,并生成一个学习模型,该模型能够预测以前看不见的输入的标签(或值)。预测值或标签有时是数字,有时不是。如果是数值,则方法是回归。然而,即使预测值是离散的——即所谓的分类问题——许多现代分类器并不能确定地预测类别,而是提供数值,即属于预测类别的未见示例的概率。因此,甚至分类也可以被认为是回归的一种变体。本书第二章介绍了回归,为有监督的机器学习提供了良好的基础。它还介绍了有关回归正则化的高级主题。

第 3 章侧重于使用基于树的技术进行分类。随机森林和增强树形式的决策树和决策树集成是强大的分类器,用于机器学习中的许多实际问题。决策树也很容易解释,尽管当大量树在集体或整体中做出决策时会变得有些困难。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Programming Language Used

机器学习有很大的实际用途。因此,对于大多数学习者来说,学习概念、理论和算法是不够的。必须学习如何为实际问题编写机器学习解决方案。本书不仅介绍和解释了机器学习算法背后的概念、数学和见解,还讨论了如何有效地使用软件库。Python、R、Matlab 和 Java 等语言都有强大的机器学习库。由于 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 等深度学习包以及 scikit-learn 等传统机器学习包的可用性,Python 近来非常流行。R也是数据分析和机器学习中的一种流行语言,可以访问强大的机器学习库。大多数书籍和网站都专注于使用 Python 进行机器学习。这就是为什么在编写本书时,我们决定使用R作为例子的语言。R在数学、统计学、生物信息学、计算医学和许多其他领域很受欢迎。虽然例子在R在本书中,我们打算在配套网站中提供 Python 的平行示例。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考

计算机代写|机器学习代写Machine Learning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。

Write a Reply or Comment

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注