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|Do you really want to be the canary? Alpha testing and the dangers of the open source coal mine
Let’s pretend for a moment that you are incredibly new to the field of DS. So new, in fact, that it’s your first week on the job. In the office, you look around your desk. Not a single DS on the team has been employed in the profession for more than a month. The manager, an experienced software engineer, is busy with managing not only the DS team, but also the business intelligence team and the data warehousing group, and is busy interviewing additional candidates to fully round out the new DS team.
As a first task, a low-hanging fruit modeling project is generated for the team to tackle. Being told that no, you can’t use your laptops to do the work as you did in school, the direction that the manager gives all of you is to select a framework for developing models.
Within the first few days of research and investigations into platforms and solutions, one of the team members catches wind of a new framework being discussed in blogs. It seems to be forward-thinking, feature-rich, and easy to use. The general discussion around what is planned to be built for it over the coming months is incredibly powerful. There is talk about supporting not only CPU tasks in a distributed massively parallel processing (MPP) system written in C++ that has a slick-looking Python API as an interface, but also GPU clusters and future plans to support a quantum computing interface (quantum oracle optimization of superposition of all possible solutions to least squares problems)!
If you’ve ever read the source code for an ML framework (one that’s used by a majority of professionals in solving actual problems, that is), contributed to one, or built even a wrapper around the functionality exposed in one of the more popular open source ones out there, you’ll realize how silly this “new and hot” framework is. If that describes you, you’d be in the right-hand section of figure 13.11 (not bitter, but rather, wise).
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Technology-driven development vs. solution-driven development
Let’s shift gears from the newbie-crew of DS members in section 13.4 and take a look at working in a group filled with highly experienced ML engineers. Let’s suppose that not a single person on the team has fewer than 20 years of software development experience, and each has grown bored and tired with building different flavors of deep learning models, gradient boosted trees, linear models, and univariate forecasts.
They all yearn to build something to automate away the tedium of the hundreds of predictive models that they are working on. What they want more than anything is a challenge.
When faced with their next major project, an association-rules-based implementation (were they to use a tried-and-true approach), they decide to get clever. They feel as though they could write a more performant version of the FP-growth algorithm on Apache Spark and set to work deriving an equation for an improved version of an FP-tree that can be mined dynamically in such a way as to eliminate one of the core scans of the tree for item collection retrieval.
While well-intentioned, they end up spending three full months working on their algorithm, testing it, and proving that it retains nearly identical results to the reference FP-growth implementation but at a fraction of the time to build and scan the tree. They’ve created a novel algorithm implementation and set to work on using it to solve the business use case that they agreed to develop.
They crack some beers, slap some backs, and get to work on writing their blog post and whitepaper, and prepare for some conference speaking engagements. Oh boy, everyone is going to know just how clever they are now!
They release the solution into production. Everything is working well, and the algorithm is, in their minds, paying for itself every day in cost savings of remarkably improved runtimes. That is, of course, until a major revision for the underlying framework is released. In this new runtime, significant changes are made to the way these trees are constructed in the open source framework, as well as a fundamental level of optimization in how antecedents are building the consequents.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Do you really want to be the canary? Alpha testing and the dangers of the open source coal mine
让我们暂时假设你是DS领域的新手。太新了，事实上，这是你工作的第一周。在办公室里，你环顾你的办公桌。团队中没有一个DS在这个行业工作超过一个月。经理是一位经验丰富的软件工程师，他不仅忙于管理DS团队，还忙于管理商业智能团队和数据仓库团队，并忙于面试其他候选人，以充实新的DS团队。
作为第一个任务，生成一个容易实现的建模项目供团队处理。被告知不行，你们不能像在学校那样使用笔记本电脑工作，经理给你们所有人的指示是选择一个开发模型的框架。
在对平台和解决方案进行研究和调查的头几天，一个团队成员发现博客中正在讨论一个新框架。它似乎具有前瞻性，功能丰富，易于使用。在接下来的几个月里，关于计划为它建造什么的一般性讨论是令人难以置信的强大。有讨论说，不仅支持用c++编写的分布式大规模并行处理(MPP)系统中的CPU任务，而且支持GPU集群和未来计划支持量子计算接口(量子oracle优化最小二乘问题的所有可能解决方案的叠加)!
如果您曾经阅读过ML框架(即大多数专业人员在解决实际问题时使用的框架)的源代码，为其贡献过代码，或者甚至在一个更流行的开源框架中构建了一个包装器，那么您就会意识到这个“新而热门”的框架是多么愚蠢。如果这描述了您，那么您应该在图13.11的右侧部分(不是痛苦，而是明智)。
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Technology-driven development vs. solution-driven development
让我们从13.4节中DS成员的新手队伍中转移一下，看看在一个充满经验丰富的ML工程师的团队中工作。让我们假设团队中没有一个人拥有少于20年的软件开发经验，并且每个人都对构建不同风格的深度学习模型、梯度增强树、线性模型和单变量预测感到厌倦和厌倦。
他们都渴望建立一些东西来自动化他们正在研究的数百个预测模型。他们最想要的是挑战。
当面对他们的下一个主要项目，一个基于关联规则的实现(如果他们使用可靠的方法)时，他们决定变得聪明一些。他们觉得自己可以在Apache Spark上编写一个性能更高的fp增长算法版本，并着手推导一个改进版本的fp树的方程，该方程可以动态挖掘，从而消除对树进行项目集合检索的核心扫描之一。
虽然是出于好意，但他们最终花了整整三个月的时间研究算法，测试算法，并证明它与参考fp增长实现保持几乎相同的结果，但只花了一小部分时间来构建和扫描树。他们创建了一个新颖的算法实现，并开始使用它来解决他们同意开发的业务用例。
他们喝点啤酒，拍拍后背，开始写博客和白皮书，准备一些会议演讲。哦，天哪，现在每个人都知道他们有多聪明了!
他们将解决方案发布到生产中。一切都运行得很好，在他们看来，算法每天都在显著改善运行时间，从而节省成本。当然，直到底层框架的主要修订发布为止。在这个新的运行时中，这些树在开放源码框架中的构造方式发生了重大变化，并且在如何构建前件事的结果方面进行了基本的优化。
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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。