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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Talking about results

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|Talking about results

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Explaining how ML algorithms work to a layperson is challenging. Analogies, thoughtexperiment-based examples, and comprehensible diagrams to accompany them are difficult at the best of times (when someone is asking for the sake of genuine curiosity). When the questions are posed by members of a cross-functional team who are trying to get a project released, it can be even more challenging and mentally taxing, since they have expectations regarding what they want the black box to do. When those same team members are finding fault with the prediction results or quality and are aggravated at the subjectively poor results, this adventure into describing the functionality and capabilities of the chosen algorithms can be remarkably stressful.

In any project’s development, whether at the early stages of planning, during prototype demonstrations, or even at the conclusion of the development phase while the solution is undergoing UAT assessment, questions will invariably come up. The following questions are specific to our example recommendation engine, but I can assure you that alternative forms of these questions can be applied to any ML project, from a fraud-prediction model to a threat-detection video-classification model:
” “Why does it think that I would like that? I would never pick something like that for myself!”
” “Why is it recommending umbrellas? That customer lives in the desert. What is it thinking?!”
” “Why does it think that this customer would like t-shirts? They only buy haute couture.”
The flippant answer to all of these questions is simple: “It doesn’t think. The algorithm only ‘knows’ what we ‘taught’ it.” (Pro tip: if you’re going to use this line, don’t; for the sake of further tenure in your position, place emphasis on those quoted elements when delivering this line. On second thought, don’t talk to colleagues like this, even if you’re annoyed at having to explain this concept for the 491st time during the project.) The acceptable answer, conveyed in a patient and understanding tone, is one of simple honesty: “We don’t have the data to answer that question.” It’s best to exhaust all possibilities of feature-engineering creativity before claiming that, but if you have, it’s really the only answer that is worth giving.

What has been successful for me is to explain this issue and its root cause through articulating the concept of cause and effect, but in a way that relates to the ML aspect of the problem. Figure 4.13 shows a helpful visualization for explaining what ML can, but also, more important, what it cannot do.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Planning experiments

Let’s pretend for this chapter that we work for a company that is in the business of supplying peanuts (specifically, those individual-serving wrapped peanuts that are handed out on most major airlines throughout the world, coupled with a square napkin, a ridged plastic cup engineered to tip beverages into laps when a seatmate adjusts to a more comfortable position, and a twice-pasteurized can of carbonated beverage). The business unit in charge of logistics for the peanuts has requested a project to be developed that can forecast demand of these sad in-flight snacks because of the increased pressure that they are getting from airlines about the excessive quantities of bulk-shipped dry-roasted legumes that they continually have to throw away when their expiration dates strike.

The meetings have been conducted, the requirements have been gathered, and the ML team has internally discussed the project. The general consensus is that we’re looking at a simple demand forecast time-series prediction problem. But where do we start, now that we know the problem that we’re trying to solve? We also have two weeks to come up with a rough MVP to show that we have a proven approach to solving this problem. Best get to it.

What we’re going to be getting to is illustrated in figure 5.2: the planning phase of ML experimentation. In this phase, a lot of things will be read, most will hopefully be retained in our heads, and many browser bookmarks will be created.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Talking about results

机器学习代写

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Talking about results

向外行人解释机器学习算法是如何工作的是具有挑战性的。类比,基于思想实验的例子,以及伴随它们的可理解的图表在最好的时候是困难的(当有人为了真正的好奇心而问时)。当这些问题是由一个跨职能团队的成员提出的,他们试图发布一个项目,这可能更具挑战性和精神负担,因为他们对他们想要黑盒做什么有期望。当这些团队成员发现预测结果或质量的错误,并对主观上较差的结果感到愤怒时,这种描述所选算法的功能和能力的冒险可能会非常有压力。

在任何项目的开发中,无论是在计划的早期阶段,在原型演示阶段,还是在解决方案进行UAT评估的开发阶段的结论阶段,问题都会不可避免地出现。以下问题是我们的示例推荐引擎特有的,但我可以向你保证,这些问题的替代形式可以应用于任何ML项目,从欺诈预测模型到威胁检测视频分类模型:
”“它为什么认为我会喜欢那样呢?我永远不会为自己挑选这样的礼物!”
“为什么要推荐雨伞?”那个顾客住在沙漠里。它在想什么?!”
“为什么它认为这个顾客会喜欢t恤?”他们只买高级时装。”
对所有这些问题的轻率回答都很简单:“它不会思考。算法只‘知道’我们‘教’它的东西。”(专业提示:如果你想用这句话,千万不要;为了在你的职位上获得更长的任期,在说这句话的时候要强调这些引用的元素。转念一想,不要这样和同事说话,即使你在项目中第491次解释这个概念很烦。)以耐心和理解的语气传达的可接受的答案是一个简单的诚实:“我们没有数据来回答这个问题。”在提出这个问题之前,最好先穷尽功能工程创造力的所有可能性,但如果你有,这确实是唯一值得给出的答案。

对我来说,成功的是通过阐明因果关系的概念来解释这个问题及其根源,但以一种与问题的ML方面相关的方式。图4.13显示了一个有用的可视化,用于解释ML可以做什么,但更重要的是,它不能做什么。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Planning experiments

在这一章中,让我们假设我们为一家供应花生的公司工作(具体来说,就是世界上大多数主要航空公司都分发的那种包装好的花生,还有方形餐巾纸、一个有脊的塑料杯,当邻座调整到更舒适的位置时,它可以把饮料倒在膝盖上,还有一罐经过两次巴氏消毒的碳酸饮料)。负责花生物流的业务部门要求开发一个项目,以预测这种令人伤心的空中零食的需求,因为航空公司对大量散装运输的干烤豆类的压力越来越大,这些豆类在到期时不得不不断扔掉。

会议已经召开,需求已经收集,ML团队已经内部讨论了这个项目。普遍的共识是,我们正在研究一个简单的需求预测时间序列预测问题。既然我们知道了要解决的问题,我们从哪里开始呢?我们还有两周的时间来提出一个粗略的MVP,以表明我们有一个经过验证的方法来解决这个问题。最好开始吧。

图5.2展示了我们将要讨论的内容:机器学习实验的计划阶段。在这个阶段,会有很多东西被阅读,其中大部分会被保留在我们的脑海中,并且会创建许多浏览器书签。

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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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