如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。机器学习Machine Learning是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域，也就是说，利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据（称为训练数据）建立模型，以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用，如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉，在这些应用中，开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。
机器学习Machine Learning程序可以在没有明确编程的情况下执行任务。它涉及到计算机从提供的数据中学习，从而执行某些任务。对于分配给计算机的简单任务，有可能通过编程算法告诉机器如何执行解决手头问题所需的所有步骤；就计算机而言，不需要学习。对于更高级的任务，由人类手动创建所需的算法可能是一个挑战。在实践中，帮助机器开发自己的算法，而不是让人类程序员指定每一个需要的步骤，可能会变得更加有效 。
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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Don’t waste our time: Meeting with cross-functional teams
Chapter 3, in discussing the planning and experimentation phases of a project, noted that one of the most important aspects to keep in mind (aside from the ML work itself) is the communication during those phases. The feedback and evaluation received can be an invaluable tool to ensure that the MVP gets delivered on time and is as correct as can be so that the full development effort can proceed.
Let’s take another look at our Gantt chart from figure 4.7 for keeping track of the highlevel progress of each team’s work throughout the phases. For the purposes of communication, however, we’re concerned with only the top portion, shown in figure 4.9 .
Depending on the type of project being built, countless more meetings may be spread throughout the phases (as well as follow-up meetings for months after release to review metrics, statistics, and estimations of the resiliency of the solution). Even if the development phase takes nine months, for instance, the biweekly progress report meetings are just repetitive discussions on the progress of accomplishments during the previous sprint. We’re going to break down these phases in detail next.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Experimental update meeting: Do we know what we’re doing here?
The experimental update meeting is the one that the DS team dreads more than any other, and the meeting that everyone else is incredibly excited for. The meeting interrupts the DS team in the midst of half-baked prototype implementations and unfinished research. The state of elements in flux is at nearly peak entropy.
This meeting is perhaps the second most important meeting in a project, though. This is the second-to-last time for the team members to have the ability to graciously raise a white flag in surrender if they’ve discovered that the project is untenable, will end up taking more time and money than the team has allocated, or is of such complexity that technologies will not be invented within the next 50 years to meet the requirements set forth. This is a time for honesty and reflection. It’s a time to set one’s ego aside and admit defeat, should the situation call for it.
The overriding question dominating this discussion should be, “Can we actually figure this out?” Any other discussions or ideations about the project are completely irrelevant at this point. It is up to the DS team to report on the status of its discoveries (without getting into the weeds of model-specific details or additional algorithms that they will be employing for testing, for example). The most critical discussion points for this meeting should be the following:
” How is the progress toward the prototype coming along?
- Have you figured out any of the things that you’re testing yet?
- Which one looks like it’s the most promising so far?
- Are you going to stop pursuing anything that you had planned to test?
- Are we on track to have a prototype by the scheduled due date?
- What risks have you uncovered so far?
- Are there challenges with the data that the DE team needs to be made aware of?
- Are we going to need a new technology, platform, or tooling that the team isn’t familiar with?
- As of right now, do you feel as though this is a solvable problem for us?
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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Don’t waste our time: Meeting with cross-functional teams
第3章，在讨论项目的计划和实验阶段时，注意到要记住的最重要的方面之一(除了ML工作本身)是这些阶段的沟通。收到的反馈和评估是一个非常宝贵的工具，可以确保MVP按时交付，并且尽可能正确，以便完整的开发工作可以继续进行。
让我们再看一下图4.7中的甘特图，以跟踪每个团队在整个阶段的工作的高级进展。但是，出于通信的目的，我们只关注上面的部分，如图4.9所示。
根据正在构建的项目的类型，无数的会议可能会分布在各个阶段(以及发布后几个月的后续会议，以审查解决方案的度量、统计数据和评估)。例如，即使开发阶段需要9个月的时间，两周一次的进度报告会议也只是重复讨论前一个冲刺期间的成就进展。接下来我们将详细分解这些阶段。
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Experimental update meeting: Do we know what we’re doing here?
实验更新会议是DS团队最害怕的会议，也是每个人都无比兴奋的会议。会议打断了DS团队半生不熟的原型实现和未完成的研究。流动中的元素的状态几乎处于熵的峰值。
然而，这个会议可能是项目中第二重要的会议。如果团队成员发现项目是站不住脚的，最终将花费比团队分配的更多的时间和金钱，或者是如此复杂以至于在未来50年内无法发明技术来满足所设定的需求，那么这是团队成员有能力优雅地举起白旗投降的倒数第二次。这是一个诚实和反思的时刻。这是一个把自我放在一边，承认失败的时候，如果情况需要的话。
主导这个讨论的最重要的问题应该是，“我们真的能解决这个问题吗?”在这一点上，关于项目的任何其他讨论或想法都是完全无关的。这取决于DS团队报告其发现的状态(例如，不涉及特定于模型的细节或他们将用于测试的额外算法)。本次会议最关键的讨论要点应如下:
“原型机的进展如何?”
你想好要测试的东西了吗?
到目前为止，哪一个看起来最有希望?
你打算停止任何你计划测试的东西吗?
我们能在预定的截止日期前做出样品吗?
到目前为止，你发现了哪些风险?
数据方面是否存在需要让DE团队了解的挑战?
我们是否需要团队不熟悉的新技术、平台或工具?
到目前为止，你觉得这对我们来说是一个可以解决的问题吗?
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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。