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|Level the playing field
For our experimentation to be meaningful with these nine separate approaches, we need to ensure that we’re playing fairly. This means that we’re not only comparing using the same dataset, but also evaluating the test data against the predictions with the exact same error metrics. The core issue that we need to prevent is indecision and chaos among the team when measuring the effectiveness of a solution (which wastes time that, as we’ve mentioned before, we simply don’t have if we want to move to the MVP phase of the project).
Since we’re looking at a time-series problem, we’re going to evaluate a regression problem. We know that, to do a true comparison, we need to control the data splits (which we will explore throughout the code examples in section 5.2), but we also need to agree on an evaluation metric that each model is going to record to do the comparison of goodness of fit of the prediction. Since we’re eventually going to need to build thousands of these models, and the raw prediction values are of wildly different orders of magnitude (just slightly more people fly through JFK and ATL than do through, say, Boise), the team members have agreed to use MAPE as the comparison metric. In a wise decision, though, they have also agreed to capture as many regression metrics as are applicable to a time-series regression problem, should they choose to switch to a different metric during tuning later for the per model optimizations.
For this reason, we’ll agree to collect metrics on MAPE, MAE, MSE, RMSE, explained variance, and R-squared. This way, we’ll have the flexibility to discuss the benefits of the different metrics as they relate to the data and to the project.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Performing experimental prep work
After the planning and research phase is completed by a team focused on building an ML solution to a business problem, the next phase, preparation for experimental testing, is one of the most oft-omitted activities in the DS community (speaking from personal experience here). Even with a solid plan of who is going to test what, an agreedupon series of metrics, an evaluation of the dataset, and an agreed-upon methodology of how far into experimentation each team will be going, this preparatory phase, if ignored, will create more inefficiencies that can lead to a project being delayed. This preparatory phase is focused on doing a deep analysis of the datasets, creating common tools that the entire team can use in order to increase the speed at which they can evaluate their experimental attempts.
At this point, we’ve decided on some models to try, set the ground rules for the experimentation phase, and selected our language (Python, mostly because of the statsmodels library) and our platform (Jupyter Notebook running on Docker containers so we don’t waste our time with library compatibility issues and can rapidly prototype tests and see visualizations directly). Before we start firing off a bunch of modeling tests, it’s important to understand the data as it relates to the problem at hand.
For this forecasting project, that means going through a thorough analysis of stationarity tests, a decomposition of the trend, identification of severe outliers, and building basic visualization tooling that will aid in the rapid phases of model testing that the subteams will be doing. As shown in figure 5.4, we’ll cover each of these key stages of preparation work to ensure that each of our hacking teams will have an efficient development process and won’t be focused on creating nine different copies of the same way of plotting and scoring their results.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Level the playing field
为了让这9种独立方法的实验具有意义,我们需要确保我们的游戏是公平的。这意味着我们不仅使用相同的数据集进行比较,而且还使用完全相同的误差度量根据预测评估测试数据。我们需要防止的核心问题是在衡量解决方案的有效性时,团队中的优柔寡断和混乱(这浪费了时间,正如我们之前提到的,如果我们想要进入项目的MVP阶段,我们根本没有时间)。
因为我们在看一个时间序列问题,我们要评估一个回归问题。我们知道,要进行真正的比较,我们需要控制数据分割(我们将在5.2节的代码示例中探索这一点),但我们还需要就每个模型将要记录的评估指标达成一致,以便对预测的拟合优度进行比较。由于我们最终需要构建数千个这样的模型,并且原始预测值的数量级相差很大(通过JFK和ATL飞行的人数略高于通过Boise飞行的人数),因此团队成员同意使用MAPE作为比较度量。但是,在明智的决策中,他们也同意捕获适用于时间序列回归问题的尽可能多的回归度量,如果他们在以后的每个模型优化调优期间选择切换到不同的度量。
出于这个原因,我们同意收集MAPE、MAE、MSE、RMSE、解释方差和r平方等指标。这样,我们就可以灵活地讨论与数据和项目相关的不同度量标准的好处。
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Performing experimental prep work
在计划和研究阶段由专注于为业务问题构建ML解决方案的团队完成之后,下一个阶段,即准备实验测试,是DS社区中最常被忽略的活动之一(此处以个人经验发言)。即使有了谁来测试什么、一系列商定的指标、对数据集的评估以及每个团队将进行多少实验的商定方法的可靠计划,这个准备阶段如果被忽视,将会产生更多的低效率,从而导致项目被推迟。这个准备阶段的重点是对数据集进行深入分析,创建整个团队可以使用的通用工具,以提高他们评估实验尝试的速度。
此时,我们已经决定了要尝试的一些模型,为实验阶段设置了基本规则,并选择了我们的语言(Python,主要是因为statmodels库)和平台(Jupyter Notebook运行在Docker容器上,这样我们就不会在库兼容性问题上浪费时间,并且可以快速地进行原型测试并直接查看可视化结果)。在我们开始进行一堆建模测试之前,理解与手头问题相关的数据是很重要的。
对于这个预测项目,这意味着要对平稳性测试进行彻底的分析,对趋势进行分解,识别严重的异常值,并构建基本的可视化工具,这些工具将在子团队将要进行的模型测试的快速阶段中提供帮助。如图5.4所示,我们将介绍准备工作的每个关键阶段,以确保我们的每个黑客团队都有一个有效的开发过程,而不是专注于创建9个不同的副本,以相同的方式绘制和评分他们的结果。
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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。