机学习家庭作业帮助

获取机器学习的在线帮助家庭作业从来不是那么容易，因为我们的机器学习专家提供即时和24 * 7课程，以帮助学生复杂的问题和机器学习家庭作业帮助。

机器学习家庭作业帮助

获得机器学习功课的即时帮助。安排会议专家和任何其他帮助，我们的机器学习家庭作业帮助导师提供24 * 7家庭作业协助机器学习课程。

我们的机器学习功课帮助全天候提供：

机器学习范式，模式识别原理，特征向量，决策区域，学习算法，概率论，Pac学习模型，学习算法，优化方法，感知器，神经网络，支持向量机

vc维度，svms，内核和mercer定理的分析，Boosting，多类问题，包括最近邻分类器，决策树，回归，维数减少，加强学习，高斯随机变量;线性回归

逻辑回归;数值优化，生成与歧视;朴素贝叶斯，高斯判别式，过拟合，偏差/差异折衷，正则化，贝叶斯方法：贝叶斯线性回归，高斯过程;神经网络，收缩方法，广义线性模型，朴素贝叶斯，Lda，Qda，Logistic回归，分类树

在线机器学习专家涵盖的课题很少：

课程概况和概率介绍，概率分析，K-NN，决策树，规则学习，朴素贝叶斯算法，KNN，决策树，线性回归，逻辑回归，朴素贝叶斯，线性回归，Matlab编程，感知器算法，神经网络，深度信任网络，逻辑回归，神经网络，支持向量机，边际分类器，支持向量机，对偶性，内核，评估，比较分类器，PAC学习，聚类，Pac学习，偏差方差分解，集合方法，贝叶斯网络，推理，HMMS， PCA，矩阵因式分解，LDA，网络模型，半监督学习，可扩展学习，并行化，学习，NLP

概念学习：假设空间，版本空间基于实例的学习：K最近邻居，协同过滤决策树：TDIDT，属性选择，修剪和过拟合线性规则：感知器，二元性，错误绑定支持向量机：最优超平面，内核，稳定性

生成模型：朴素贝叶斯，线性判别分析隐马尔可夫模型：概率模型，估计，维特比结构输出预测：预测序列，排名等
学习理论：PAC学习，错误界限，VC维度聚类：HAC，k-均值，高斯混合监督学习。监督学习设置。 LMS。逻辑回归。感知器指数族

生成学习算法。高斯判别分析。朴素贝叶斯支持向量机，模型选择和特征选择，集合方法：包装，提升，评估和调试学习算法，无监督学习，聚类。 K-means。，EM。高斯混合，因子分析，PCA（主成分分析），ICA（独立成分分析），学习理论，偏差/方差权衡。联盟和Chernoff / Hoeffding界限，VC维度。最差案例学习，决策树，几何和最近邻居，k最近邻，感知器I，感知器II，线性模型和梯度下降，子梯度下降和支持向量机，支持向量机，概率建模I，概率模型II，概率建模，神经网络I，神经网络II，聚类，无监督学习，半监督学习，隐马尔可夫模型，图形模型，贝叶斯学习，结构化输出学习。

监督学习，生成/歧视学习，指数家族，凸问题，内核，无监督学习，聚类，EM，PCA / ICA，优化，确定性和随机梯度下降，牛顿方法和变体，Nesterov方法，对偶性，近似方法和分布式优化，贝叶斯线性回归方法，多元高斯，共轭分析，广义线性模型和指数族，链接函数（logit，probit），MLE和MAP估计，多任务学习，学习排名，近似推理，变异贝叶斯，蒙特Carlo，深度学习，神经网络和反向传播，用于无监督和转移学习的自动编码器，Boltzmann机器和分数匹配，随机，卷积池结构，高斯过程，贝叶斯优化，在线学习和匪盗，最大预期效用和获取功能，遗憾和在线学习，自动算法配置，汤普森s放大，马尔科夫决策过程和强化学习，随机学习方法，基本浓度不等式，Johnson-Lindenstrauss定理，随机投影，散列和草图，概率图形模型，DAG，HMM和卡尔曼滤波器，随机场和因子图

条件随机场，集合方法，随机森林，提升，学习因果模型，反事实，工具变量，线性回归的优化方法，最大似然估计，脊回归，套索和变量选择，子梯度和拍摄方法，验证和引导，矩阵因式分解和协同过滤，优化，确定性和随机梯度下降，牛顿方法和变体，Nesterov方法，二元性，近似方法和分布式优化，贝叶斯线性回归方法，多元高斯，共轭分析，广义线性模型和指数族，链接函数，MLE和MAP估计，多任务学习，学习排名，近似推理，变异贝叶斯，蒙特卡罗，深度学习，神经网络和反向传播，用于无人监督和转移学习的自动编码器，玻尔兹曼机和得分匹配，随机化，Con波斯汇编架构，高斯过程，贝叶斯优化，在线学习和匪徒，最大预期效用和获取功能，遗憾和在线学习，自动算法配置，汤普森采样，马尔可夫决策过程和强化学习，随机学习方法，基本浓度不等式， Johnson-Lindenstrauss定理，随机投影，散列和草图，概率图形模型，DAG，HMM和卡尔曼滤波器，随机场和因子图，条件随机场，集合方法，随机森林b。提升，学习因果模型，反事实，工具变量，冯诺依曼瓶颈，高级反向传播概念，在线与批次，基于分类的学习，高阶网络，本体网络，循环神经网络，支持向量机，Hopfield网络，波尔兹曼机器

深度学习，HMM，MULTCONS，Hopfield扩展，半监督学习，基于规则的学习，加强学习，集合，结构化预测，歧管学习，非线性维度降低，记录链接，元学习，特征选择，计算学习理论，转移学习，转换，其他无监督学习模型，生成与歧视性监督学习，项目理念和项目指南模板，生成代码，条件概率模型，决策模型，最大似然估计和经验风险最小化，朴素贝叶斯，Logisitic回归和支持向量机，生成隐马尔科夫模型，HMM的表示和假设，HMM的最大似然估计，最可能的配置和维特比算法，支持向量机学习相互依赖和结构化输出空间，最大Margin马尔科夫网络，本地化具有结构化输出回归的对象遗传随机场，最大保证金规划，多变量绩效评估支持向量法，使用结构SVM预测不同子集，评估网页隐藏反馈的准确性和Web搜索中的查询重构，信息系统的ACM交易，大规模验证和分析交互式搜索评估，信息系统ACM交易，K武装决斗匪徒问题，通过协同学习的在线结构化预测，用于预测网络搜索偏好的学习用户交互模型，用于网络搜索排名的动态贝叶斯网络点击模型，视觉识别与循环中的人，MOOC中对等评估的调整模型，神经概率语言模型，词语和短语的分布式表示及其组成性，通过递归矩阵向量空间的语义组合，泊松因子分解的可推荐推荐

一般来说，内核PCA，潜在语义分析，使用先验知识和数据的贝叶斯方法，贝叶斯推理，贝叶斯信念网络和图形模型，概率潜在语义分析等主题被认为是非常复杂的，需要专家帮助才能解决家庭作业关于期望最大化（EM）算法，高斯过程，关键应用领域，文本分类和处理，生物信息学问题，线性回归优化方法等课题。

高级机器学习问题帮助现场专家的服务：

24/7聊天，电话和电子邮件支持

常规客户每月和成本效益的包装;

高级机器学习在线测验和在线测试，高级机器学习考试和中期的实时帮助;

如果您在高级机器学习家庭作业问题中面临任何困难，那么您在正确的地方。我们拥有3000多名不同领域的专家。

帮助复杂的主题，如：

概率图形模型，HMM，MRF，贝叶斯网络，推理，关键概念，监督/无监督学习，损失函数和泛化，概率理论，线性建模，非线性尺寸减少，最大熵，指数族模型，条件随机场，图形模型，结构化支持向量机，特征选择，内核选择，元学习，多任务学习，半监督学习，基于图形的半监督学习，近似推理，聚类和提升，推理和学习，简单离散模型，简单高斯模型，贝叶斯统计/线性回归，线性回归，线性分类器，广义线性模型，定向图形模型，混合模型，因子分析和PCA，变分推理，蒙特卡罗基础，蒙特卡洛马尔可夫链，高级MCMC

马尔可夫链蒙特卡洛，光谱法，潜在狄里克雷分配，时间序列模型，内核和高斯过程，Dirichlet过程，神经网络，常见的现成算法，支持向量机，K均值失败，聚类方法，分类，结构化预测，推荐，推理，开放式现实世界问题，Matlab，概率论，线性代数，Lntro Prob / Stat，线性代数，简介机器学习，机器学习中涉及的算法和原理，计算机视觉中出现的感知问题，自然语言处理和机器人，代表不确定性的基础，整体方法，无监督学习，结构化模型，学习理论和强化学习，机器感知系统的设计和分析，设计系统的方法，监督学习，预测建模，决策树，规则归纳，最近的邻居

贝叶斯方法网络，支持向量机，无监督学习，聚类，代数几何中的最先进的方法，稀疏和低阶表示，建模统计学习，聚类高维数据，使用单个数据建模数据的方法低维子空间，PCA，稳健PCA，内核PCA，歧管学习技术，多子空间数据建模方法，代数，统计，稀疏和低等级子空间聚类技术，这些方法在图像处理中的应用，计算机视觉，生物医学成像，线性代数，优化，暴露于机器I