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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Setting limits on your experimentation

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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We’ve gone through the exhausting slog of preparing everything that we can up until this point for the recommendation engine project. Meetings have been attended, concerns and risks have been voiced, plans for design have been conducted and based on the research phase, and we have a clear set of models to try out. It’s finally time to play some jazz, get creative, and see if we can make something that’s not total garbage.
Before we get too excited, though, it’s important to realize that, as with all other aspects of ML project work, we should be doing things in moderation and with a thoughtful purpose behind what we’re doing. This applies more so to the experimentation phase than any other aspect of the project-primarily because this is one of the few completely siloed-off phases.

What might we do with this personalized recommendation engine if we had all the time and resources in the world? Would we research the latest whitepaper and try to implement a completely novel solution? (You may, depending on your industry and company.) Would we think about building a broad ensemble of recommendation models to cover all of our ideas? (Let’s do a collaborative filtering model for each of our customer cohorts based on their customer lifetime value scores for propensity and their general product-group affinity, and then merge that with an FP-growth marketbasket model to populate sparse predictions for certain users.) Perhaps we would build a graph-embedding to a deep learning model that would find relationships in product and user behavior to potentially create the most sophisticated and accurate predictions achievable.

All of these are neat ideas and could be worthwhile if the entire purpose of our company was to recommend items to humans. However, these are all very expensive to develop in the currency that most companies are most strapped for: time.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Set a time limit

Perhaps one of the easiest ways to stall or cancel a project is by spending too much time and effort on the initial prototype. This can happen for any number of reasons, but most of them, I’ve found, are due to poor communication within a team, incorrect assumptions by non-DS team members about how the ML process works (refinement through testing with healthy doses of trial, error, and reworking mixed in), or an inexperienced DS team assuming that they need to have a “perfect” solution before anyone sees their prototypes.

The best way to prevent this confusion and complete wasting of time is to set limits on the time allotted for experimentation surrounding vetting of ideas to try. By its very nature, this limitation will eliminate the volume of code written at this stage. It should be clear to all members of the project team that the vast majority of ideas expressed during the planning stages are not going to be implemented for the vetting phase; rather, in order to make the crucial decision about which implementation to go with, the bare minimum amount of the project should be tested.

Figure 4.10 shows the most minimalistic amount of implementation required to achieve the goals of the experimentation phase. Any additional work, at this time, does not serve the need at the moment: to decide on an algorithm that will work well at scale and at cost, and that meets objective and subjective quality standards.

In comparison, figure 4.11 shows a simplified view of some potential core features based on the initial plan from the planning meeting.

By comparing figure 4.10 and figure 4.11 , it should be easy to imagine the increasing scope of work involved in the transition from the first plan to the second. Entirely new models need to be built, a great deal of dynamic run-specific aggregations and filtering need to be done, custom weighting must be incorporated, and potentially dozens of additional datasets need to be generated. None of these elements solves the core problem at the boundary of experimentation: which model should we go with for developing?
Limiting the time to make this decision will prevent (or at least minimize) the natural tendency of most ML practitioners to want to build a solution, regardless of plans that have been laid out. Sometimes forcing less work to get done is a good thing for the cause of reducing churn and making sure the right elements are being worked on.

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机器学习代写

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到目前为止,我们已经为推荐引擎项目做了大量的准备工作。我们参加了会议,提出了担忧和风险,制定了设计计划,并以研究阶段为基础,我们有一套明确的模型可供试验。终于到了演奏爵士乐,发挥创造力的时候了,看看我们能不能做出一些不完全是垃圾的东西。
但是,在我们过于兴奋之前,重要的是要认识到,与ML项目工作的所有其他方面一样,我们应该适度地做事,并且在我们所做的事情背后有一个深思熟虑的目的。与项目的任何其他方面相比,这更适用于实验阶段——主要是因为这是少数几个完全孤立的阶段之一。

如果我们拥有世界上所有的时间和资源,我们会用这个个性化推荐引擎做什么呢?我们会研究最新的白皮书并尝试实现一个全新的解决方案吗?(可以,这取决于你所在的行业和公司。)我们会考虑构建一个广泛的推荐模型集合来涵盖我们所有的想法吗?(让我们基于客户终身价值得分的倾向性和他们的一般产品群体亲和力,为我们的每个客户群体做一个协同过滤模型,然后将其与fp增长市场篮子模型合并,以填充特定用户的稀疏预测。)也许我们可以在一个深度学习模型中建立一个嵌入图,这个模型可以发现产品和用户行为之间的关系,从而有可能创造出最复杂、最准确的预测。

所有这些都是很好的想法,如果我们公司的全部目的是向人类推荐商品,那么这些想法可能是值得的。然而,在大多数公司最紧张的货币——时间——中,这些都是非常昂贵的。

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也许拖延或取消项目的最简单方法之一就是在初始原型上花费太多时间和精力。发生这种情况的原因有很多,但我发现大多数原因是由于团队内部沟通不周,非DS团队成员对ML过程的工作方式有不正确的假设(通过适当的试验、错误和返工进行优化),或者缺乏经验的DS团队认为他们需要在任何人看到他们的原型之前有一个“完美”的解决方案。

防止这种混乱和完全浪费时间的最好方法是限制分配给实验的时间,围绕审查想法进行尝试。就其本质而言,此限制将消除在此阶段编写的代码量。项目团队的所有成员都应该清楚,在计划阶段表达的绝大多数想法不会在审查阶段被执行;相反,为了做出关于使用哪个实现的关键决策,应该测试项目的最小数量。

图4.10显示了实现实验阶段目标所需的最简单的实施量。此时,任何额外的工作都不能满足当前的需要:决定一种算法,它将在规模和成本上运行良好,并且满足客观和主观的质量标准。

相比之下,图4.11显示了根据规划会议的初步规划而简化的一些潜在核心特征的视图。

通过比较图4.10和图4.11,应该很容易想象从第一个计划过渡到第二个计划所涉及的工作范围越来越大。需要构建全新的模型,需要进行大量动态的特定于运行的聚合和过滤,必须纳入自定义权重,并且可能需要生成数十个额外的数据集。这些元素都不能解决实验边界的核心问题:我们应该采用哪种模式进行开发?
限制做出此决定的时间将阻止(或至少最小化)大多数ML从业者想要构建解决方案的自然倾向,而不管已经制定了什么计划。有时候,减少工作量是一件好事,因为它可以减少流失率,并确保正确的元素得到处理。

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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。

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