机器学习代考高分
Machine learning代考接近满分, 课本使用的是经典教材 The Elements of Statistical Learning. 考了Linear Regression, PCA, EM算法, Neural network 神经网络, perceptron, SVM, decision tree, random forest, boost等内容.
提供 CS代考, 考试助攻, 考试辅导, 数学统计代考和金融经济学代考. CS代考支持语言Java, python, C语言, c++, c#, matlab, R语言. 也非常擅长Haskell, OCaml, Prolog, Scheme, DrRacket, MIPS汇编, LC3汇编, x86汇编等语言程序代写. 擅长理论课程代考, 涵盖Algorithm 算法, ML 机器学习, OS 操作系统, AI 人工智能, 离散数学, 计算机网络 networks, 体系结构, 软件工程, 自然语言处理处理 NLP, 大数据和编程语言等多种CS课程. 数学代考包括线性代数, 微积分, 统计, 计算机理论复杂性等方向的代考.
Machine learning代考接近满分, 课本使用的是经典教材 The Elements of Statistical Learning. 考了Linear Regression, PCA, EM算法, Neural network 神经网络, perceptron, SVM, decision tree, random forest, boost等内容.
这个Theory of computation考试涵盖Turing machine, decidable language, recognizable language和reduction等的证明, 难度不小, 取得满分成绩非常不容易.