Machine Learning代写|机器学习Assignment代写案例

机器学习是人工智能(AI)和计算机科学的一个分支,主要是利用数据和算法来模仿人类的学习方式,逐步提高其准确性。

IBM在机器学习方面有着丰富的历史。其中一个人,阿瑟-塞缪尔,因其围绕跳棋游戏的研究(PDF,481 KB)(链接在IBM之外)而创造了 “机器学习 “这个术语。1962年,自称是跳棋大师的罗伯特-尼利(Robert Nealey)在一台IBM 7094计算机上玩了这个游戏,他输给了计算机。与今天所能做到的相比,这一壮举几乎显得微不足道,但它被认为是人工智能领域内的一个重要里程碑。在接下来的几十年里,围绕存储和处理能力的技术发展将促成一些我们今天所知道和喜爱的创新产品,如Netflix的推荐引擎或自动驾驶汽车。

机器学习是不断增长的数据科学领域的一个重要组成部分。通过使用统计方法,算法被训练来进行分类或预测,在数据挖掘项目中发现关键的洞察力。这些洞察力随后推动了应用程序和业务的决策,最好是影响关键的增长指标。随着大数据的不断扩大和增长,市场对数据科学家的需求将增加,需要他们协助确定最相关的业务问题,随后提供数据来回答这些问题。

机器学习vs.深度学习vs.神经网络

由于深度学习和机器学习往往被交替使用,值得注意的是两者之间的细微差别。机器学习、深度学习和神经网络都是人工智能的子领域。然而,深度学习实际上是机器学习的一个子领域,而神经网络是深度学习的一个子领域。

深度学习和机器学习的不同之处在于每种算法的学习方式。深度学习将过程中的大部分特征提取部分自动化,消除了一些所需的人工干预,并能够使用更大的数据集。经典的,或 “非深度 “的机器学习更依赖于人类的干预来学习。人类专家确定特征集以理解数据输入之间的差异,通常需要更多结构化的数据来学习。

“深度 “机器学习可以利用标记的数据集,也被称为监督学习,以告知其算法,但它不一定需要标记的数据集。它可以摄取原始形式的非结构化数据(如文本、图像),并且可以自动确定将不同类别的数据区分开来的特征集。与机器学习不同,它不需要人类干预来处理数据,使我们能够以更有趣的方式扩展机器学习。深度学习和神经网络主要被认为是加速了一些领域的进展,如计算机视觉、自然语言处理和语音识别。

神经网络,或人工神经网络(ANN),由一个节点层组成,包含一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层。每个节点或人工神经元都连接到另一个节点,并有一个相关的权重和阈值。如果任何单个节点的输出高于指定的阈值,则该节点被激活,将数据发送到网络的下一层。否则,没有数据被传递到网络的下一层。深度学习中的 “深度 “只是指神经网络中的层的深度。一个由三层以上的神经网络–包括输入和输出–可以被认为是深度学习算法或深度神经网络。一个只有两层或三层的神经网络只是一个基本的神经网络。

面是一个机器学习代写——Algorithms and Applications assignment案例

The goal of this assignment is to design and compare a number of classifiers using the data set provided. Each studentshould study the data carefully by reading about the features (variables), particularly the range of plausible values, meaning, method of measurement, etc. It is expected that a good deal of effort will need to be expended on data preparation (scaling, imputation, etc.). The Machine Learning/Python book will be help in this regard. The book could also be used as the reference manual for Python modules (ScikitLearn, matplotlib, numpy, scipy, etc.) for Machine Learning. You should refer to the books on Machine Learning for the theory underlying the various classifiers that you may choose to use in your experiment.

This dataset is originally from the National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases. The aim of gathering this data was to design a classifier (or predictor) that will use the diagnostic measurements (features) and classify a subject (person) as having/not having diabetes. All subjects in the dataset are females at least 21 years old of Pima Indian heritage. Features/variables The dataset is organized such each row contains the features for a subject. The columns contain the following features:

  1. Pregnancies: Number of times pregnant
  2. Glucose: Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test
  3. Blood Pressure: Diastolic blood pressure (mm Hg)
  4. Skin Thickness: Triceps skin fold thickness (mm)
  5. Insulin: 2-Hour serum insulin (mu U/ml)
  6. BMI: Body mass index (weight in kg/(height in m)
  7. Diabetes Pedigree Function: Diabetes pedigree function
  8. Age: Age (years)
  9. Outcome: Class variable (0 or 1)

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