如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning COMP7703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 LearningML）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的一个子集与计算统计学密切相关，它侧重于使用计算机进行预测；但并非所有的机器学习都是统计学习。数学优化的研究为机器学习领域提供了方法、理论和应用的领域。数据挖掘是一个相关的研究领域，专注于通过无监督学习进行探索性数据分析。机器学习的一些实现方式以模仿生物大脑工作的方式使用数据和神经网络。
my-assignmentexpert™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。my-assignmentexpert™， 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。 由于统计Statistics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。通常在经济学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。
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澳洲代考|机器学习代考Machine Learning代考|What Does Machine Learning Model Accuracy Mean?
In machine learning algorithms, accuracy measures how successful a model is at capturing patterns in the training data and then using this learning to predict unseen data. This shows how well the model generalizes unseen data. It is believed that the better the predictions of a model, the higher the business value they can produce based on actions that we take from model insights. Thus, accuracy is a measure of the success of the model based on various metrics. For example, for a classification model, a measure of accuracy may be how well the model can predict all positive and negative classes in the data.
There is a myriad of metrics that are available to evaluate a model’s accuracy. These metrics are mostly model agnostic and work well with different models, while some are specific to a particular model. Since accuracy does not always give a good picture of model performance, for example, in imbalanced data sets, you should use different metrics to evaluate the model. However, for the sake of discussion, we mentioned all these metrics under the general term of model accuracy whenever we must explain our model to a non-technical person. The following are some useful metrics on the accuracy of models that check how good your model performance is.
- Confusion matrix
- Fl score
- Gain and lift charts
- Kolmogorov-Smirnov chart
- AUC-ROC curve
- Log loss
- Gini coefficient
- Concordant/discordant ratio
- Root-mean-square-error
Diving into each metric is beyond the scope of this book. We leave it to you to research these metrics and their potential usages.
澳洲代考|机器学习代考Machine Learning代考|Why Model Accuracy Is Not Enough
Companies use machine learning models to make business decisions, and more accurate model outcomes result in better decisions. The costs of errors are often huge, but optimizing model accuracy mitigates those costs. There is a point of diminishing returns when the value of developing a more accurate model does not result in a corresponding profit increase. However, often it is beneficial across the board. A false positive cancer diagnosis, for example, costs both the hospital and the patient. The benefits of improving model accuracy include saving time and money and avoiding stress.
The idea of building machine learning models works on a feedback principle. You build a model, get feedback from metrics, make improvements, and continue until you achieve the required accuracy. Evaluation metrics explain the performance of a model and discriminate model results.
Many analysts and aspiring data scientists are not concerned to see how robust their model is. Once they’re finished building a model, they hurriedly map predicted values on unseen data. This is a wrong approach.
Simply building a predictive model isn’t your motive. It’s about creating and selecting a model which provides high accuracy in sample data. Hence, it’s crucial to see the accuracy of your model before computing predicted values.
In our industry, we consider different sorts of metrics to gauge our models. The choice of metric ultimately depends on the model and, therefore, the implementation plan of the model.
Accuracy is good, but we need additional info for the business consumption of models.
机器学习代考
澳洲代考|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|WHAT DOES MACHINE LEARNING MODEL ACCURACY MEAN?
在机器学习算法中，准确性衡量模型在捕获训练数据中的模式方面的成功程度，然后使用这种学习来预测看不见的数据。这显示了模型对看不见的数据的概括能力。人们认为，模型的预测越好，根据我们从模型洞察中采取的行动，它们可以产生的商业价值就越高。因此，准确性是基于各种指标的模型成功的衡量标准。例如，对于分类模型，准确度的衡量标准可能是模型预测数据中所有正类和负类的能力。
有无数指标可用于评估模型的准确性。这些指标大多与模型无关，并且适用于不同的模型，而有些指标特定于特定模型。由于准确性并不总是能很好地反映模型性能，例如，在不平衡的数据集中，您应该使用不同的指标来评估模型。但是，为了便于讨论，每当我们必须向非技术人员解释我们的模型时，我们都会在模型准确性的总称下提到所有这些指标。以下是一些关于模型准确性的有用指标，用于检查模型性能的好坏。
- 混淆矩阵
- 分数
- 增益和提升图表
- Kolmogorov-Smirnov 图
- AUC-ROC曲线
- 日志丢失
- 基尼系数
- 同意/不一致比率
- 均方根误差
深入研究每个指标超出了本书的范围。我们留给您研究这些指标及其潜在用途。
澳洲代考|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|WHY MODEL ACCURACY IS NOT ENOUGH
公司使用机器学习模型来制定业务决策，更准确的模型结果会带来更好的决策。错误的成本通常是巨大的，但优化模型准确性可以减轻这些成本。当开发更准确的模型的价值不会导致相应的利润增加时，就会出现收益递减点。然而，它通常是全面的。例如，假阳性癌症诊断会花费医院和患者双方的费用。提高模型准确性的好处包括节省时间和金钱以及避免压力。
构建机器学习模型的想法基于反馈原则。您构建一个模型，从指标中获取反馈，进行改进，然后继续，直到达到所需的准确性。评估指标解释模型的性能并区分模型结果。
许多分析师和有抱负的数据科学家并不关心他们的模型有多强大。一旦他们完成了模型的构建，他们就会匆忙将预测值映射到看不见的数据上。这是错误的做法。
简单地建立一个预测模型不是你的动机。它是关于创建和选择在样本数据中提供高精度的模型。因此，在计算预测值之前查看模型的准确性至关重要。
在我们的行业中，我们考虑使用不同类型的指标来衡量我们的模型。度量的选择最终取决于模型，因此也取决于模型的实施计划。
准确性很好，但我们需要更多信息来了解模型的业务使用情况。
澳洲代考|机器学习代考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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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。