高质量Essay代写机构_品质论文代写

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10 day(s) ago in category Miscellaneous

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　　Essayquality留学生代写平台，是一家专业高品质的论文代写机构，业务包括：CS assignment代写、cs作业代写、cs论文代写、北美代写、计算机作业代写、北美cs代写、工程师论文代写范文、理科计算机代写、ROS代写、cs作业代写价格、北美作业代写、代做作业、北美代写、英国代写、新西兰代写、澳洲代写、加拿大代写等。100%准时交付，接受12小时急单。

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　　CS assignment代写的流程

　　1.分析写作需求

　　在留学生找到我们LondonerEssay代写后，首要需求向代写安排供应CSassignment代写的书面需求和详细情况。这首要包含导师给出的作业标题和要求以及留学生期望的作业上交时刻和其他需求如代写写手的水相等。代写安排在收到您提交的需求后，第一步是为留学生匹配相应的代写写手。而后将CS作业的写作要求发送给相应的专家写手，由他们对留学生的写作需求进行详细地分析。

　　因为这其间可能存在一定的问题，如留学生供应的写作需求不行无缺、详细，可能遗漏了一些细节方面的内容，所以需求代写安排相应的写手在开端CSassignment代写前分析一切写作需求。分析写作需求是计算机作业代写的基础和前提条件。

　　2.开端CSassignment代写

　　分析完成后，向客户报价并承认无缺的数据搜集和提交日期。假设您没有贰言，将支付定金写手开端CSassignment代写。在此过程中留学生能够与写手随时联络，了解作业代写的情况与进度。当然最为重要的是保证计算机作业代写的质量，这首要取决于写手的才能与水平。

　　3.交作业及后续服务

　　CS作业完成后，写手会将代写的内容发至留学生的邮箱中即我们常说的作业提交阶段。在提交作业前，我们会安排专门的人员对代写的作业进行检查，包含抄袭检查、字数检查或代码运转检查、结构检查、写作内容和要求等方面，保证CS作业的高质量与专业性。提交无缺作业并不意味着CS代写的结束，假设后续有任何需求批改的地方，Essayquality也会持续跟进，供应免费地批改服务。客户的满足才是服务的真实结束。

　　优质编程代写主要包括：

　　Computerscience代写,CS作业代写,C代写,C++代写,java代写,python代写,数据库代写,web代写,算法作业代写,matlab代写,R代写等,涵盖北美CS代写,英国CS代写,加拿大CS代写,澳洲CS代写,新西兰CS代写,香港CS代写

　　代写PHP、C语言代写、C++代写、算法作业代写、数据结构代写、AI/MachineLearning代写、Python代写、Java代写、Matlab代写、汇编代写、Scala代写、SQL/Database代写、Racket代写、安卓/Android代写、IOS/Swift代写、Racket代写、网络代写、Web代写、OS/操作系统代写、R代写等。

　　云计算与大数据处理。擅长数据结构、网页设计、数据处理等编程作业。精通Python在高科技界和金融业的运用，擅长构建基于Python的数据挖掘、，量化交易平台等编程作业。

下面提供一份歌来代写cs作业代写范例

cs作业代写题目：

1. (A) Murphy Exercise 8.1, as expanded and explained below. Note that in this dataset, denotes spam.

(i) For the classification error measure, use percent misclassified points, with wT xi ≥ 0 ⇒ ˆyi = +1 and wT xi < 0 ⇒ ˆyi = −1 (or 0).

(ii) This problem may be solved with PMTK in MATLAB, or with Python. All the functions and tips given below are for PMTK/MATLAB users, unless stated otherwise.

(iii)Murphy’s statistics given for features 56 and 57 don’t make sense; you can ignore them because you won’t be using his statistics to solve this exercise. Instead, it’s best to compute your own statistics (where needed) from the current training data.

(iv) For model selection (choosing your value of λ), use 5-fold cross validation, and run the cross-validation 5 times, taking average errors over the multiple runs for each value of λ. Note that at each run you should partition the given training set randomly.

(v) For preprocessing method (a) note that you should compute the mean and variance for the training set and then use them to standardize the validation/test set.

(vi) Report your selected value of λ and explain why you chose that particular λ. This value of λ defines your “selected model”.

(vii) After adding pmtkData into your Matlab path, you can call “load spamData” to load the training and testing data. Python users can download the csv files from the D2L homework dropbox.

(viii) Code up the cross-validation loop yourself. MATLAB users may find PMTK functions standardizeCols, logregFit and logregPredict useful in the loop. Python users may find numpy.random.shuffle useful for shuffling the data indices before cross validation.

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