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|Measuring model attribution
We’re moving on to ice cream. Specifically, we’re a group of DSs working at an ice cream company. A few months ago, the sales and marketing teams approached us, asking for a model that will help identify when to send coupons to customers to increase the chance of them seeing those coupons in their inboxes. The marketing group’s standard behavior is to send out a bulk mailing every Monday morning at $8 \mathrm{a} . \mathrm{m}$. Our project aims to generate a day-and-hour combination to send the emails out on an individualized (personalized) basis.
The top of figure 11.2 shows the components and examples of our prior state. The bottom of the figure shows what the model output fashions as part of an image component generator, personalized to each of our members.
We’ve built this MVP and have shown some promising results based on our shadow runs. Through tracking our pixel data (a $1 \times 1$ pixel embedded in our emailed coupon codes that show the open and click rates for our marketing ads), we’re finding shockingly accurate results from our model based on our monitoring of actual open and usage rates of our coupons.
While this news is exciting, the business isn’t convinced by our delta error in minutes from prediction to actual opening time of the emails. What they really want to know is this: “Does this increase sales?” To begin to answer that question, we should analyze that metric, shown in figure 11.3.
How can we determine whether a causal relationship exists between sending targeted coupons to customers at times that they are most likely to see the coupons, and the customers’ use of those coupons? It all begins with determining what to measure, who to measure it on, and what tools to utilize to determine if the model has a causal influence.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Measuring prediction performance
The first step that we need to think about in measuring our model’s performance is the same as we would engage in for any design of experiments (DOE) exercise. We start by talking to the experts who engage in the email marketing campaigns (our internal customers for this project) well before the production release date of our solution. This team, after all, has a fundamentally deep understanding of both our customers and their interactions with our product line.
During these discussions, we’ll want to focus on the marketing team’s knowledge of our customer. That deep understanding of the customer base will aid us in determining which data that we collect about them can be used to limit the latent effects in order to minimize variance in our results. Table 11.1 shows the conjectures that the SME groups and the DS team have, along with the results of the analysis.
We know that we need to minimize the latent variable effects that are causing behavior imbalance. We can’t get the data that conclusively identifies the behaviors that we’re seeing (multimodality), but we certainly can improve our attribution if we control for it. But how can we do that? How do we group our users most effectively?
Based on our discussions with the SME group, we set about analyzing approaches that can reduce the inherent variability within our population. By listening to the marketing team, we find that its tried-and-true methodology for evaluating customer cohorts is the most optimal solution. By combining the recency of purchases, the number of historical purchases, and the total amount of spending sent our way by customers, we can define a standard metric to classify our cohorts (see the following sidebar regarding RFM for the power of this segmentation technique).
RFM: A great way to group humans if you’re selling things to them RFM, an acronym for recency, frequency, and monetary value, is a direct marketing term coined by Jan Roelf Bult and Tom Wansbeek. In their article “Optimal Selection for Direct Mail,” they postulated RFM as a significantly powerful means of assigning value to customers. The pair estimated that $80 \%$ of a company’s revenue actually comes from $20 \%$ of its customers.
While prescient in the extreme, the success of this methodology has been proven time and again in many industries (not relegated to only business-to-consumer companies, either). The principal concept is to define five quantile-based buckets of customers on each of these three observational variables. Customers with a high value in monetary value, for instance, would be the top $20 \%$ of spenders, receiving a value of 5 for M. Customers with a low value in frequency (the number of total purchases over the lifetime of the account), typically consisting of one-time purchasers, would have an $\mathrm{F}$ value of 1.
When combined, RFM values create a matrix of 125 elements ranging from the lowestvalue customer (111) to the highest-value (555) customer. Applying business-specific and industry-specific meta-groupings atop these raw 125 matrix entry values allows for a company (and a DS team) to have points of latent-variable-lessening stratification points for the purposes of hypothesis testing.
I once was a bit incredulous at this technique of grouping human behavior in such a simplistic way-until I analyzed it for a third time at a third company. I’m now a pretty firm believer in this seemingly simplistic but wondrously powerful technique.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Measuring model attribution
接下来是冰淇淋。具体来说，我们是一群在冰淇淋公司工作的DSs。几个月前，销售和市场团队找到我们，要求我们提供一个模型，帮助他们确定何时向客户发送优惠券，以增加他们在收件箱中看到这些优惠券的机会。营销组的标准行为是每个星期一早上以$8 \ mathm {a}的价格发送大量邮件。\ mathrm {m} $。我们的项目旨在生成一个日和小时的组合，以个性化的方式发送电子邮件。
图11.2的顶部显示了我们先前状态的组件和示例。图的底部显示了模型输出的样式，作为图像组件生成器的一部分，针对我们的每个成员进行个性化。
我们已经构建了这个MVP，并根据我们的影子运行显示了一些有希望的结果。通过跟踪我们的像素数据(在我们的电子邮件优惠券代码中嵌入1美元乘以1美元的像素，显示我们营销广告的打开率和点击率)，我们发现基于我们对优惠券实际打开率和使用率的监测，我们的模型得出了惊人的准确结果。
虽然这个消息令人兴奋，但我们从预测到实际打开邮件时间的分钟误差并不令人信服。他们真正想知道的是:“这会增加销量吗?”要开始回答这个问题，我们应该分析这个指标，如图11.3所示。
我们如何确定在客户最有可能看到优惠券的时候向他们发送目标优惠券与客户使用这些优惠券之间是否存在因果关系?这一切都始于确定测量什么，谁来测量，以及使用什么工具来确定模型是否具有因果影响。
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在测量模型的性能时，我们需要考虑的第一步与我们参与任何实验设计(DOE)练习的步骤是一样的。在解决方案的产品发布日期之前，我们首先与参与电子邮件营销活动的专家(我们这个项目的内部客户)进行交谈。毕竟，这个团队对我们的客户以及他们与我们产品线的互动有着深刻的理解。
在这些讨论中，我们希望把重点放在营销团队对客户的了解上。对客户基础的深刻理解将帮助我们确定我们收集的关于他们的哪些数据可以用来限制潜在的影响，从而最小化我们结果中的方差。表11.1显示了中小企业组和DS团队的推测，以及分析结果。
我们知道，我们需要将导致行为失衡的潜在变量效应最小化。我们无法得到最终确定我们所看到的行为(多模态)的数据，但如果我们控制它，我们肯定可以改进我们的归因。但是我们怎么做呢?我们如何最有效地对用户进行分组?
根据我们与SME小组的讨论，我们开始分析可以减少我们人群中固有变异性的方法。通过听取营销团队的意见，我们发现其评估客户群体的可靠方法是最优的解决方案。通过结合最近的购买次数、历史购买次数和客户发送给我们的总支出，我们可以定义一个标准度量来对我们的队列进行分类(请参阅以下关于RFM的侧栏，了解这种分割技术的强大功能)。
RFM:如果你向他们销售产品，RFM是将人们分组的好方法。RFM是近时性、频率和货币价值的首字母缩略词，是由Jan Roelf Bult和Tom Wansbeek创造的一个直接营销术语。在他们的文章“直销邮件的最佳选择”中，他们假设RFM是为客户分配价值的一种非常强大的手段。两人估计，一家公司80%的收入实际上来自20%的客户。
虽然这种方法非常有先见之明，但它的成功已经在许多行业中得到了一次又一次的证明(也不仅仅局限于企业对消费者的公司)。主要概念是在这三个观察变量的每一个上定义五个基于分位数的客户桶。例如，货币价值高的客户将是最高的20%的消费者，其m值为5。频率低的客户(帐户生命周期内的总购买次数)，通常由一次性购买者组成，其m值为1。
当组合在一起时，RFM值创建了一个包含125个元素的矩阵，从最低值客户(111)到最高值客户(555)。在这些原始的125个矩阵条目值之上应用特定于业务和特定于行业的元分组，允许公司(和DS团队)拥有减少潜在变量的分层点，以便进行假设检验。
我曾经对这种以如此简单的方式对人类行为进行分组的技术有点怀疑——直到我在第三家公司第三次分析它。我现在非常坚定地相信这个看似简单但非常强大的技巧。
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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。