机器学习代写|tensorflow代写| TensorFlow

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  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
机器学习代写|tensorflow代写| TensorFlow


Google open-sourced its machine-learning framework, TensorFlow, in late 2015 under the Apache $2.0$ license. Before that, it was used proprietarily by Google in speech recognition, Search, Photos, and Gmail, among other applications.

The library is implemented in $\mathrm{C}++$ and has a convenient Python API, as well as a lessappreciated C++ API. Because of the simpler dependencies, TensorFlow can be quickly deployed to various architectures.

Similar to Theano-a popular numerical computation library for Python that you may be familiar with (http:// deeplearning.net/software/theano)-computations are described as flowcharts, separating design from implementation. With little to no hassle, this dichotomy allows the same design to be implemented on mobile devices as well as large-scale training systems with thousands of processors. The single system spans a broad range of platforms. TensorFlow also plays nicely with a variety of newer, similarly-developed ML libraries, including Keras (TensorFlow $2.0$ is fully integrated

with Keras), along with libraries such as PyTorch (https://pytorch.org), originally developed by Facebook, and richer application programming interfaces for ML such as Fast.Ai. You can use many toolkits to do ML, but you’re reading a book about TensorFlow, right? Let’s focus on it!

One of the fanciest properties of TensorFlow is its automatic differentiation capabilities. You can experiment with new networks without having to redefine many key calculations.
NOTE Automatic differentiation makes it much easier to implement backpropagation, which is a computationally-heavy calculation used in a branch of machine learning called neural networks. TensorFlow hides the nitty-gritty details of backpropagation so you can focus on the bigger picture. Chapter 11 covers an introduction to neural networks with TensorFlow.
All the mathematics is abstracted away and unfolded under the hood. Using TensorFlow is like using WolframAlpha for a calculus problem set.

Another feature of this library is its interactive visualization environment, called TensorBoard. This tool shows a flowchart of the way data transforms, displays summary logs over time, and traces performance. Figure $1.11$ shows what TensorBoard looks like; chapter 2 covers using it.

机器学习代写|tensorflow代写|Overview of future chapters

Chapter 2 demonstrates how to use various components of TensorFlow (see figure 1.12). Chapters $3-10$ show how to implement classic machine-learning algorithms in TensorFlow, and chapters 11-19 cover algorithms based on neural networks. The algorithms solve a wide variety of problems, such as prediction, classification, clustering, dimensionality reduction, and planning.

  • TensorFlow has become the tool of choice among professionals and researchers for implementing machine-learning solutions.
  • Machine learning uses examples to develop an expert system that can make useful statements about new inputs.A key property of ML is that performance tends to improve with more training data.
  • Over the years, scholars have crafted three major archetypes that most problems fit: supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. Meta-learning is a new area of ML that focuses on exploring the entire space of models, solutions, and tuning tricks automatically.
  • After a real-world problem is formulated in a machine-learning perspective, several algorithms become available. Of the many software libraries and frameworks that can accomplish an implementation, we chose TensorFlow as our silver bullet. Developed by Google and supported by its flourishing community, TensorFlow gives us a way to implement industry-standard code easily.

机器学习代写|tensorflow代写|Computing the inner product

That’s too much code to calculate the inner product of two vectors (also known as the dot product). Imagine how much code would be required for something more complicated, such as solving linear equations or computing the distance between two vectors, if you still lacked TensorFlow and its friends, like the Numerical Python (NumPy) library.

When installing the TensorFlow library, you also install a well-known, robust Python library called NumPy, which facilitates mathematical manipulation in Python. Using Python without its libraries (NumPy and TensorFlow) is like using a camera without an autofocus mode; sure, you gain more flexibility, but you can easily make careless mistakes. (For the record, we have nothing against photographers who micromanage aperture, shutter, and ISO-the so-called “manual” knobs used to prepare your camera to take an image.) It’s easy to make mistakes in machine learning, so let’s keep our camera on autofocus and use TensorFlow to help automate tedious software development.
The following code snippet shows how to write the same inner product concisely using NumPy:
import numpy as np
revenue = np. dot (prices, amounts)
Python is a succinct language. Fortunately for you, this book doesn’t have pages and pages of cryptic code. On the other hand, the brevity of the Python language also implies that a lot is happening behind each line of code, which you should study carefully as you follow along in this chapter. You will find that this is a core theme for TensorFlow, something that it balances elegantly as an add-on library to Python. TensorFlow hides enough of the complexity (like autofocus) but also allows you to turn those magical configurable knobs when you want to get your hands dirty.

Machine-learning algorithms require many mathematical operations. Often, an algorithm boils down to a composition of simple functions iterated until convergence. Sure, you may use any standard programming language to perform these computations, but the secret to both manageable and high-performing code is the use of a well-written library, such as TensorFlow (which officially supports Python, C++, JavaScript, Go, and Swift).

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谷歌于 2015 年底在 Apache 下开源了其机器学习框架 TensorFlow2.0执照。在此之前,它被谷歌专有用于语音识别、搜索、照片和 Gmail 等应用程序中。

该库在C++并且有一个方便的 Python API,以及一个鲜为人知的 C++ API。由于更简单的依赖关系,TensorFlow 可以快速部署到各种架构中。

与 Theano 类似——你可能熟悉的一个流行的 Python 数值计算库 (http://deeplearning.net/software/theano)——计算被描述为流程图,将设计与实现分开。毫不费力地,这种二分法允许在移动设备以及具有数千个处理器的大规模培训系统上实施相同的设计。单一系统跨越广泛的平台。TensorFlow 还可以很好地与各种更新的、类似开发的 ML 库配合使用,包括 Keras(TensorFlow2.0完全集成

与 Keras),以及最初由 Facebook 开发的 PyTorch (https://pytorch.org) 等库,以及用于 ML 的更丰富的应用程序编程接口,例如 Fast.Ai。您可以使用许多工具包来进行 ML,但您正在阅读一本关于 TensorFlow 的书,对吧?让我们专注于它!

TensorFlow 最奇特的特性之一是其自动微分功能。您可以试验新网络,而无需重新定义许多关键计算。
注意 自动微分使反向传播的实现变得更加容易,反向传播是一种计算量很大的计算,用于称为神经网络的机器学习分支。TensorFlow 隐藏了反向传播的细节,因此您可以专注于更大的图景。第 11 章介绍了使用 TensorFlow 的神经网络。
所有的数学都被抽象出来并在引擎盖下展开。使用 TensorFlow 就像使用 WolframAlpha 来处理微积分问题集。

这个库的另一个特点是它的交互式可视化环境,称为 TensorBoard。此工具显示数据转换方式的流程图,显示随时间推移的摘要日志以及跟踪性能。数字1.11显示 TensorBoard 的外观;第 2 章介绍了如何使用它。

机器学习代写|tensorflow代写|Overview of future chapters

第 2 章演示了如何使用 TensorFlow 的各种组件(见图 1.12)。章节3−10展示如何在 TensorFlow 中实现经典的机器学习算法,第 11-19 章介绍了基于神经网络的算法。这些算法解决了各种各样的问题,例如预测、分类、聚类、降维和规划。

  • TensorFlow 已成为专业人士和研究人员实施机器学习解决方案的首选工具。
  • 机器学习使用示例来开发一个专家系统,该系统可以对新输入做出有用的陈述。ML 的一个关键特性是,随着训练数据的增加,性能往往会提高。
  • 多年来,学者们精心设计了适合大多数问题的三种主要原型:监督学习、无监督学习和强化学习。元学习是 ML 的一个新领域,专注于自动探索模型、解决方案和调整技巧的整个空间。
  • 从机器学习的角度阐述现实世界的问题后,可以使用几种算法。在可以完成实现的众多软件库和框架中,我们选择了 TensorFlow 作为我们的灵丹妙药。TensorFlow 由 Google 开发并得到其蓬勃发展的社区的支持,为我们提供了一种轻松实现行业标准代码的方法。

机器学习代写|tensorflow代写|Computing the inner product

计算两个向量的内积(也称为点积)的代码太多。想象一下,如果您仍然缺少 TensorFlow 及其朋友,例如 Numerical Python (NumPy) 库,那么更复杂的事情将需要多少代码,例如求解线性方程或计算两个向量之间的距离。

在安装 TensorFlow 库时,您还安装了一个名为 NumPy 的知名、强大的 Python 库,它有助于在 Python 中进行数学运算。使用没有库(NumPy 和 TensorFlow)的 Python 就像使用没有自动对焦模式的相机一样;当然,你获得了更多的灵活性,但你很容易犯粗心的错误。(作为记录,我们并不反对对光圈、快门和 ISO 进行微观管理的摄影师——所谓的“手动”旋钮,用于准备你的相机拍摄图像。)机器学习很容易出错,所以让我们继续我们的相机自动对焦,并使用 TensorFlow 来帮助自动化繁琐的软件开发。
以下代码片段展示了如何使用 NumPy 简洁地编写相同的内积:
import numpy as np
收入 = np。dot (prices, amount)
Python 是一门简洁的语言。对你来说幸运的是,这本书没有一页又一页的神秘代码。另一方面,Python 语言的简洁性也意味着每一行代码背后都发生了很多事情,在本章中你应该仔细研究这些内容。你会发现这是 TensorFlow 的核心主题,它作为 Python 的附加库优雅地平衡了一些东西。TensorFlow 隐藏了足够多的复杂性(如自动对焦),但还允许您在想弄脏双手时转动那些神奇的可配置旋钮。

机器学习算法需要许多数学运算。通常,算法归结为简单函数的组合,迭代直到收敛。当然,您可以使用任何标准的编程语言来执行这些计算,但可管理和高性能代码的秘诀在于使用编写良好的库,例如 TensorFlow(它正式支持 Python、C++、JavaScript、Go、和斯威夫特)。

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术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。



有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。





随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。


多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。


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。