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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中，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的任务是困难的或不可行的。
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统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Starting the Jupyter Notebook
Once you have installed Anaconda, you can start the Jupyter Notebook. Either
- Search for Jupyter in your applications menu, or
- Open up a terminal and type jupyter notebook.
- Windows users should substitute “Anaconda command prompt” for “terminal” in the previous line.
If you use the second option, you will see something like this:
The output tells us the notebook is running at http://localhost: 8888 /
- localhost is the name of the local machine.
- 8888 refers to port number 8888 on your computer.
Thus, the Jupyter kernel is listening for Python commands on port 8888 of our local machine.
Hopefully, your default browser has also opened up with a web page that looks something like this:
What you see here is called the Jupyter dashboard.
If you look at the URL at the top, it should be localhost : 8888 or similar, matching the message above.
Assuming all this has worked OK, you can now click on New at the top right and select Python 3 or similar.
Here is what shows up on machine:
The notebook displays an active cell, into which you can type Python commands.
统计代写|机器学习作业代写machine learning代考|Notebook Basics
Let us start with how to edit code and run simple programs.
Running Cells
Notice that, in the previous figure, the cell is surrounded by a green border.
This means that the cell is in edit mode.
In this mode, whatever you type will appear in the cell with the flashing cursor.
When you are ready to execute the code in a cell, hit Shift-Enter instead of the usual Enter.
(Note: There are also menu and button options for running code in a cell that you can find by exploring.)
Modal Editing
The next thing to understand about the Jupyter Notebook is that it uses a modal editing system.
This means that the effect of typing at the keyboard depends on which mode you are in.
The two modes are
- Edit mode
- It is indicated by a green border around one cell, plus a blinking cursor.
- Whatever you type appears as is in that cell.
- Command mode
- The green border is replaced by a gray (or gray and blue) border.
- Keystrokes are interpreted as commands-for example, typing b adds a new cell below the current one.
To switch to - Command mode from edit mode, hit the Esc key or Ctrl-M.
- Edit mode from command mode, hit Enter or click in a cell.
The modal behavior of the Jupyter Notebook is very efficient when you get used to it.
统计代写|机器学习作业代写MACHINE LEARNING代考|Working with the Notebook
Here are a few more tips on working with Jupyter Notebooks.
Tab Completion
In the previous program, we executed the line import numpy as $\mathrm{np}$.
- NumPy is a numerical library we will work with in depth.
After this import command, functions in NumPy can be accessed with np. function_name type syntax. - For example, try np. random. randn (3).
We can explore these attributes of np using the Tab key.
For example, here we type np. ran and hit Tab.
Jupyter offers up the two possible completions, random and rank.
In this way, the Tab key shows you available completion options and can reduce the amount of typing required.
机器学习代写
统计代写|机器学习作业代写MACHINE LEARNING代考|STARTING THE JUPYTER NOTEBOOK
安装 Anaconda 后，您可以启动 Jupyter Notebook。任何一个
- 在您的应用程序菜单中搜索 Jupyter，或
- 打开终端并输入 jupyter notebook。
- Windows 用户应将上一行中的“终端”替换为“Anaconda 命令提示符”。
如果您使用第二个选项，您将看到如下内容：
输出告诉我们笔记本正在运行 http://localhost:8888 /
- localhost 是本地机器的名称。
- 8888 是指您计算机上的端口号 8888。
因此，Jupyter 内核正在我们本地机器的 8888 端口上侦听 Python 命令。
希望您的默认浏览器也打开了一个看起来像这样的网页：
您在此处看到的称为 Jupyter 仪表板。
如果您查看顶部的 URL，它应该是 localhost : 8888 或类似的，与上面的消息匹配。
假设一切正常，您现在可以单击右上角的新建并选择 Python 3 或类似版本。
以下是机器上显示的内容：
笔记本显示一个活动单元格，您可以在其中键入 Python 命令。
统计代写|机器学习作业代写MACHINE LEARNING代考|NOTEBOOK BASICS
让我们从如何编辑代码和运行简单程序开始。
运行单元
请注意，在上图中，单元被绿色边框包围。
这意味着单元格处于编辑模式。
在此模式下，您键入的任何内容都将显示在单元格中，并带有闪烁的光标。
当您准备好在单元格中执行代码时，请按 Shift-Enter 而不是通常的 Enter。
ñ这吨和:吨H和r和一种r和一种ls这米和n在一种ndb在吨吨这n这p吨一世这nsF这rr在nn一世nGC这d和一世n一种C和ll吨H一种吨是这在C一种nF一世ndb是和Xpl这r一世nG.
模态编辑
关于 Jupyter Notebook，接下来要了解的是它使用了模态编辑系统。
这意味着在键盘上打字的效果取决于您所处的模式。
这两种模式是
- 编辑模式
- 它由一个单元格周围的绿色边框和一个闪烁的光标表示。
- 无论您键入什么，都会在该单元格中显示。
- 命令模式
- 绿色边框被灰色替换这rGr一种是一种ndbl在和边界。
- 击键被解释为命令——例如，键入 b 在当前单元格下方添加一个新单元格。
切换到 - 编辑模式下的命令模式，按 Esc 键或 Ctrl-M。
- 从命令模式编辑模式，按 Enter 或单击单元格。
当您习惯了 Jupyter Notebook 的模态行为时，它会非常高效。
统计代写|机器学习作业代写MACHINE LEARNING代考|WORKING WITH THE NOTEBOOK
以下是有关使用 Jupyter Notebooks 的更多提示。
Tab 补
全 在前面的程序中，我们执行了 import numpy asnp.
- NumPy 是一个我们将深入使用的数值库。
在这个导入命令之后，NumPy 中的函数可以通过 np. function_name 类型语法。 - 例如，尝试 np. 随机的。兰登3.
我们可以使用 Tab 键探索 np 的这些属性。
例如，我们在这里输入 np. 跑并点击Tab。
Jupyter 提供了两种可能的完成方式，随机和排名。
通过这种方式，Tab 键向您显示可用的完成选项，并且可以减少所需的输入量。
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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。
