In this assignment, you will compare the characteristics and performance of different classifiers,

namely logistic regression, k-nearest neighbours and naive Bayes.

由LE PHUONG撰写

You will experiment with these extensions and extend the provided code.

现在提到了代写服务，肯定很多人都不会觉得陌生，就算是国内也是有着专业代写作业的服务行业的，能够为有需求的学生提供很多的帮助，不过其实代写机构在国外会更获得学生的支持，这是因为国外的学校对于平时的作业要求比较严格，为了获得更高的分数顺利毕业，不少留学生就会让代写机构帮忙完成作业，比较常见的作业代写类型，就是计算机专业了，因为对于留学生来说这个技术对于Machine Learning或者AI的代码编程要求更高，所以找代写机构完成作业会简单轻松很多，那么代写机构的水平，要怎么选择才会比较高？

1、代写机构正规专业

不论是在什么情况下，选择正规合法经营的机构肯定是首要的操作，这也是为了避免自己在找机构的时候，出现上当受骗的现象，造成自己的经济出现损失，带来的影响还是非常大的，所以需要注意很多细节才可以，所以在这样的情况下，代写机构的选择，也要选择在经营方面属于正规合法的类型，这样才可以保证服务进行的时候，不会出现各种问题，也可以减少损失的出现，而且正规合法也是代写机构的合格基础。

2、代写机构编程能力

作业的难度相信很多人都很熟悉，特别是对于AI深度学习或者是人工神经网络这种算法来说，因为要对SVM、Design Tree、线性回归以及编程有很高的要求，可以说作业的完成要求非常高，因此才会带动代写机构的发展，找专业的代写机构，一般都是会有专业的人员帮忙进行作业的完成，因为这类型的作业对专业要求比较高，因此代写机构也要具备专业能力才可以，否则很容易导致作业的完成出现问题，出现低分的评价。

3、代写机构收费情况

现在有非常多的留学生，都很在意作业的完成度，为了保证作业可以顺利的被完成，要进行的相关操作可是非常多的，代写机构也是因为如此才会延伸出来的，在现在发展也很迅速，现在选择代写机构的时候，一定要重视收费情况的合理性，因为代写作业还是比较费精力的，而且对于专业能力要求也高，所以价格方面一般会收取几千元至万元左右的价格，但是比较简单的也只需要几百元价格。

4、代写机构完成速度

大部分人都很在意代写机构的专业能力，也会很关心要具备什么能力，才可以展现出稳定的代写能力，其实专业的代写机构，对于作业完成度、作业完成时间、作业专业性等方面，都是要有一定的能力的，特别是在完成的时间上，一定要做到可以根据客户规定的时间内完成的操作，才可以作为合格专业的代写机构存在，大众在选择的时候，也可以重视完成时间这一点来。

现在找专业的CS代写机构帮忙完成作业的代写，完全不是奇怪的事情了，而且专业性越强的作业，需要代写机构帮忙的几率就会越高，代写就发展很好，需求量还是非常高的，这也可以很好的说明了，这个专业的难度以及专业性要求，才可以增加代写机构的存在。

Note that you should understand the code first instead of using it as a black box.

Python versions of the code have been provided. You are free to work with whichever you wish.

Analysis

作为Machine Learning的三大基础算法

Logistic regression，也就是logistic回归，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域
K-nearest neighbours，也就是K邻近算法，常用于数据挖掘，以及分类，对未知事物的识别等领域
Naive Bayes，也就是朴素贝叶斯，常用于分类器，文本分类识别

本题给出了以上三大算法的基本实现，但是需要根据测试框架的调度逻辑，实现未完成的测试函数。
本题偏重工程性质，在不断的调试中，会加深对算法的理解。

Tips

下面是check_grad函数的实现

def check_grad(func, X, epsilon, *args):
  if len(X.shape) != 2 or X.shape[1] != 1:
    raise ValueError("X must be a vector")

LE PHUONG

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  y, dy, = func(X, *args)[:2]         # get the partial derivatives dy
  dh = np.zeros((len(X), 1))

python岭回归、Lasso、随机森林、XGBoost、Keras神经网络、kmeans聚类链家租房数据地理可视化分析

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  for j in xrange(len(X)):
    dx = np.zeros((len(X), 1))
    dx[j] += epsilon
    y2 = func(X+dx, *args)[0]
    dx = -dx
    y1 = func(X+dx, *args)[0]
    dh[j] = (y2 - y1)/(2*epsilon)

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  print np.hstack((dy, dh))          # print the two vectors
  d = LA.norm(dh-dy)/LA.norm(dh+dy)  # return norm of diff divided by norm of sum

  return d