Category: Machine Learning

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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Training and inference skew

Let’s imagine that we’re working on a team that has been developing a solution by using a batch extract of features for consistency throughout model development. Throughout the development process, we were careful to utilize data that we knew was available in the serving system’s online data store. Because of the success of the project, the status quo was simply not left alone. The business wants more of what we’re bringing to the table.

After a few weeks of work, we find that the addition of features from a new dataset that wasn’t included in the initial project development makes a large impact on the model’s predictive capabilities. We integrate these new features, retrain the model, and are left in the position shown in figure 15.2.

With the online feature system not able to access the data that was later included in the model revision, we have a training and inference skew problem. This problem manifests itself in two primary ways, as mentioned in figure 15.2:

• Null values are imputed.
• If filling with a mean or median value of the feature space, the variance and potential information within the feature vector will be reduced, potentially leading to model degradation during retraining.
• If filling with a placeholder value, the results may be worse than the original model.
• Null values are not handled. This may cause exceptions to be thrown, depending on the library used. This can fundamentally break the production deployment of the new model. The predictions will all be of the fallback heuristics “last hope” service.

Scenarios of mismatch between training and inference are not relegated to the presence or absence of feature data. These issues can also happen if the processing logic for creating the raw data is different between offline data in the data warehouse and the online systems. Working through these issues, diagnosing them, and repairing them can be incredibly costly and time-consuming.

As part of any production ML process, architectural validation and checks for consistency in offline and online training systems should be conducted. These checks can be manual (statistical validation through a scheduled job) or fully automated through the use of a feature store to ensure consistency.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|A brief intro to feature stores

From a project’s development perspective, one of the more time-consuming aspects of crafting the ML code base is in feature creation. As data scientists, we spend a great amount of creative effort in manipulating the data being used in models to ensure that the correlations present are optimally leveraged to solve a problem. Historically, this computational processing is embedded within a project’s code base, in an inline execution chain that is acted upon during both training and prediction.

Having this tightly coupled association between the feature engineering code and the model-training and prediction code can lead to a great deal of frustrating troubleshooting, as we saw earlier in our scenario. This tight coupling can also result in complicated refactoring if data dependencies change, and duplicated effort if a calculated feature ever needs to be implemented in another project.

With the implementation of a feature store, however, these data consistency issues can be largely solved. With a single source of truth defined once, a registered feature calculation can be developed once, updated as part of a scheduled job, and available to be used by anyone in the organization (if they have sufficient access privileges, that is).
Consistency is not the only goal of these engineered systems. Synchronized data feeds to an online transaction processing (OLTP) storage layer (for real-time predictions) are another quality-of-life benefit that a feature store brings to minimizing the engineering burden of developing, maintaining, and synchronizing ETL needs for production ML. The basic design of a feature store capable of supporting online predictions consists of the following:

• An ACID-compliant storage layer:
• (A) Atomicity-Guaranteeing that transactions (writes, reads, updates) are handled as unit operations that either succeed (are committed) or fail (are rolled back) to ensure data consistency.
• (C) Consistency-Transactions to the data store must leave the data in a valid state to prevent data corruption (from an invalid or illegal action to the system).
• (I) Isolation – Transactions are concurrent and always leave the storage system in a valid state as though operations were performed in sequence.
• (D) Durability-Valid executions to the state of the system will remain persistent at all times, even in the event of a hardware system failure or power loss, and are written to a persistent storage layer (written to disk, as opposed to volatile memory).
• A low-latency serving layer that is synchronized to the ACID storage layer (typically, volatile in-memory cache layers or in-memory database representations such as Redis).
• A denormalized representation data model for both a persistent storage layer and in-memory key-value store (primary-key access to retrieve relevant features).
• An immutable read-only access pattern for end users. The teams that own the generated data are the only ones with write authority.

机器学习代写

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Training and inference skew

让我们想象一下，我们正在一个团队中工作，该团队一直在通过在整个模型开发过程中使用特征的批量提取来开发解决方案。在整个开发过程中，我们小心地利用我们知道在服务系统的在线数据存储中可用的数据。由于项目的成功，现状并没有被孤立。企业想要更多我们带来的东西。

经过几周的工作，我们发现从最初的项目开发中没有包含的新数据集中添加的特征对模型的预测能力产生了很大的影响。我们集成了这些新特征，重新训练了模型，并保留在图15.2所示的位置。

由于在线特征系统无法访问后来包含在模型修订中的数据，我们有一个训练和推理倾斜问题。这个问题主要表现在两个方面，如图15.2所示:

输入空值。

如果填充特征空间的均值或中值，则特征向量内的方差和潜在信息会减少，从而可能导致模型在再训练过程中退化。

如果填充占位符值，结果可能比原始模型更差。

不处理空值。这可能导致抛出异常，具体取决于所使用的库。这将从根本上破坏新模型的生产部署。这些预测都将是后备启发式“最后的希望”服务。

训练和推理之间不匹配的场景不会被降级为存在或不存在特征数据。如果在数据仓库中的离线数据和在线系统中创建原始数据的处理逻辑不同，也会发生这些问题。处理这些问题、诊断和修复它们可能是非常昂贵和耗时的。

作为任何生产ML过程的一部分，应该进行离线和在线培训系统的架构验证和一致性检查。这些检查可以是手动的(通过计划作业进行统计验证)，也可以是完全自动化的(通过使用特性存储来确保一致性)。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|A brief intro to feature stores

从项目开发的角度来看，制作ML代码库的一个更耗时的方面是创建特性。作为数据科学家，我们花了大量创造性的努力来操纵模型中使用的数据，以确保最佳地利用存在的相关性来解决问题。从历史上看，这种计算处理被嵌入到项目的代码库中，在内联执行链中，该执行链在训练和预测期间都起作用。

在特征工程代码与模型训练和预测代码之间拥有这种紧密耦合的关联可能导致大量令人沮丧的故障排除，正如我们在前面的场景中看到的那样。如果数据依赖关系发生变化，这种紧密耦合还会导致复杂的重构，如果计算出的特性需要在另一个项目中实现，则会导致重复的工作。
然而，通过功能存储的实现，这些数据一致性问题可以在很大程度上得到解决。使用一次定义的单一事实源，可以一次开发注册的特征计算，作为计划作业的一部分进行更新，并且可供组织中的任何人使用(如果他们具有足够的访问权限)。

一致性并不是这些工程系统的唯一目标。同步数据馈送到在线事务处理(OLTP)存储层(用于实时预测)是功能存储带来的另一个生活质量的好处，它可以最大限度地减少开发、维护和同步生产ML所需的ETL的工程负担。能够支持在线预测的功能存储的基本设计包括以下内容:
兼容acid的存储层:
(A)原子性——保证事务(写、读、更新)作为单元操作来处理，无论是成功(提交)还是失败(回滚)，以确保数据一致性。
一致性——到数据存储的事务必须使数据处于有效状态，以防止数据损坏(由于对系统的无效或非法操作)。
(I)隔离——事务是并发的，并且总是使存储系统处于有效状态，就好像操作是按顺序执行的一样。
(D)持久性——对系统状态的有效执行将始终保持持久性，即使在硬件系统故障或断电的情况下也是如此，并被写入持久存储层(写入磁盘，而不是易失性存储器)。
与ACID存储层同步的低延迟服务层(通常是易失的内存缓存层或内存数据库表示，如Redis)。
用于持久存储层和内存中的键值存储(检索相关特性的主键访问)的非规范化表示数据模型。

用于最终用户的不可变只读访问模式。拥有生成数据的团队是唯一具有写入权限的团队。

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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。

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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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•最快12小时交付 

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想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。

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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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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。

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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 。

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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。

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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Elegant complexity vs. overengineering

Imagine for a moment that we’re starting a new project. It’s not too much of a departure from the last two chapters (spoiler alert: it has to do with dogs). We have some data about the dogs. We know their breed, age, weight, favorite food, and whether they’re generally of a favorable disposition. In addition, we have labeled data that measured whether each dog was exhibiting signs of hunger when they walked into our pet store franchise.

Armed with this data, we’d like to build a model that predicts, based on the registered data of our canine consumers, whether we should offer them a treat when they pass through the checkout line.
NOTE Yes, I’m fully aware of how silly this is. It makes my wife chuckle, though, so the scenario is staying.
As we begin working on investigating the data, we realize that we have a truly enormous amount of training data. Billions upon billions of rows of data. We’d like to utilize it all in the training of the model, though, so our platform decision leaves a simple choice for running this: Apache Spark.

Since we’ve been using Python so extensively throughout this book, let’s use this chapter to delve into another language used extensively for large-scale (in terms of training row count volume) ML projects: Scala. Since we’ll be using Spark’s ML library, in order to effectively build a feature vector from our columnar data, we’ll need to identify any noncontinuous data types and convert them to indexed integer values.

Before we get into code examples that show the differences between the topic of this section, let’s discuss the scales of ML coding practices. I like to think of development style (with regards to code complexity) as a delicate balancing act, illustrated in figure 13.1.

On the right side of this scale, we have very lightweight code. It’s highly declarative (almost script-like), monotonous (statements copied and pasted many times over with slight changes to the arguments), and tightly coupled (changing one element means scouring through the code and updating all of the string-based configuration references).

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Lightweight scripted style (imperative)

Before we get into the code of the minimalistic declarative style of writing our prototype ML model, let’s take a brief look at what our data looks like. Table 13.1 shows a sample of the first five rows of the dataset.

We can clearly see that the majority of our data will need to be encoded, including our label (target) of hungry.

Let’s take a look at how we could handle these encodings by building a vector and running a simple DecisionTreeClassifier by using the Pipeline API from SparkML.

The code for these operations is in the following listing. (See the “Why Scala?” sidebar for why I’m choosing to show these examples in Scala rather than Python.)

This code should look relatively familiar. It’s what we all see when we look at API documentation for a particular modeling framework. In this case, it’s Spark, but similar examples exist for any particular framework. It’s of an imperative style, meaning that we’re providing the execution steps directly in our code, preserving the manner in which we would do this step by step. While it makes the code incredibly easy to read (which is why examples in Getting Started guides use this format), it’s a nightmare to modify and extend as we work through different tests during experimentation and MVP development.

机器学习代写

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Elegant complexity vs. overengineering

想象一下，我们正在开始一个新项目。它与前两章没有太大的不同(剧透警告:它与狗有关)。我们有一些关于狗的数据。我们知道他们的品种，年龄，体重，最喜欢的食物，以及他们是否有一个良好的性格。此外，我们还标记了数据，以衡量每只狗在走进我们的宠物店时是否表现出饥饿的迹象。

有了这些数据，我们想建立一个模型，根据我们的狗消费者的注册数据来预测，当它们通过收银台时，我们是否应该给它们提供款待。
是的，我完全意识到这是多么愚蠢。不过，这让我妻子咯咯地笑了起来，所以这个场景还是保留了下来。
当我们开始调查这些数据时，我们意识到我们有大量的训练数据。数以亿计的数据行。但是，我们希望在模型的训练中充分利用它，因此我们的平台决定留给它一个简单的选择:Apache Spark。

由于我们在本书中一直在广泛地使用Python，让我们利用这一章深入研究另一种广泛用于大规模(就训练行数而言)ML项目的语言:Scala。由于我们将使用Spark的ML库，为了有效地从列数据中构建特征向量，我们需要识别任何非连续数据类型并将其转换为有索引的整数值。

在我们进入显示本节主题之间差异的代码示例之前，让我们先讨论ML编码实践的规模。我喜欢将开发风格(与代码复杂性相关)视为一种微妙的平衡行为，如图13.1所示。

在这个尺度的右边，我们有非常轻量级的代码。它是高度声明性的(几乎像脚本一样)、单调的(多次复制和粘贴语句，对参数进行了轻微的更改)和紧密耦合的(更改一个元素意味着遍历代码并更新所有基于字符串的配置引用)。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Lightweight scripted style (imperative)

在我们进入编写原型ML模型的极简声明式代码之前，让我们简要地看一下我们的数据是什么样子的。表13.1显示了数据集前五行的示例。

我们可以清楚地看到，我们的大部分数据都需要编码，包括我们的标签(目标)hungry。

让我们看一下如何通过构建一个矢量并使用SparkML的Pipeline API运行一个简单的decisiontreecclassifier来处理这些编码。

这些操作的代码如下清单所示。(请参阅“为什么是Scala?”边栏，了解为什么我选择用Scala而不是Python来展示这些示例。)

这段代码看起来应该比较熟悉。这是我们在查看特定建模框架的API文档时所看到的。在这种情况下，它是Spark，但是对于任何特定的框架都存在类似的示例。它是一种命令式风格，这意味着我们直接在代码中提供执行步骤，保留了我们一步一步执行的方式。虽然它使代码非常容易阅读(这就是为什么入门指南中的示例使用这种格式)，但当我们在实验和MVP开发期间进行不同的测试时，修改和扩展它是一场噩梦。

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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。

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。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Measuring prediction performance

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。

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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。

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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|Trying to be too clever

There is no award, nor will there ever be, for developing software with the fewest keystrokes. Trying to be clever by seeing how compact and concise code can be written does nothing for the runtime efficiency of the code in an interpreted language. The only thing it achieves is raising the ire of others who have to read the code.
NOTE Code styling and comprehensible structure benefits humans. The computer doesn’t care how fancy your chained operations are, but other humans will. And they will hate you for this form of cleverness.
Listing 10.2 exemplifies an attempt at creating the most dense and efficient code achievable. While it is technically correct and will result in the calculation of a root mean squared error, it’s nearly impossible to read.

Writing code like this does nothing for performance. The author may feel smarter by writing what they see as efficient code, but nothing could be further from the truth.

The code makes it hard for others to figure out what is going on, will be incredibly challenging to modify, and limits the ability to debug.
Listing 10.2 Complex one-liner
$$
\begin{aligned}
\text { rmse } & =\text { math.sqrt }(\text { functools.reduce (operator.add, }[\operatorname{math} \cdot \operatorname{pow}(\mathrm{x}[0]-\mathrm{x}[1], 2) \text { for } \
& \mathrm{x} \text { in } 1 \text { ist }(\operatorname{zip}(1 \operatorname{sis}(\operatorname{range}(100)), \operatorname{list}(\operatorname{range}(0,500,5)))]) / 100)
\end{aligned}
$$
Borderline intentionally obfuscated functionality. Writing code like this does no one, including yourself, any favors. It’s dense, hard to read, and requires a lot of mental effort to figure out what it’s doing (even if it is named correctly).
This style of efficient one-line coding requires paying far too much attention to each element in order to piece together all of the actions occurring. Thankfully, a simple set of logic is being performed in this example. I have seen one-liners span dozens of lines in an IDE before, and it does no one any favors by writing code like this.

The following is a cleaner and more straightforward way to write this block of functionality. While still not ideal, it achieves a higher degree of legibility.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Code architecture

Code architecture is a contentious subject. While many people tout that they have an ideal approach, the only valid answer to what makes a good layout of logic within a code base is the one that the team can maintain. I’ve lost count of the number of times that I’ve worked on or seen someone’s ideal repository structure that is so ridiculously overengineered that the team ends up struggling to merge code to it before the project is done.

The inevitable result of defining a well-intentioned but overly complex repository structure for a project is a breakdown in proper abstraction. As the process of development moves along in an ML project, and additional features are created to solve the needs of the solution, new functionality ends up getting shoehorned in places that it would not have otherwise been placed. By the time the development cycle is complete, the code base is impossible to navigate, as shown in figure 10.2.

In this example, a series of three major feature updates need to be added to the code. Each contributor attempts to figure out where their feature branch code needs to be placed, based on the existing wireframe built at the start of the project. The first improvement that adds more features to the vector isn’t confusing. The repository structure has clearly defined modules dedicated to this.

The second change, modifications to the model family, involves replacing the model that had been used earlier. As long as the original model’s core code, which was in existence before the change, gets completely removed from the code base, and the dead code is removed and not just commented out, this form of refactoring is perfectly fine. However, as part of this model change, new functionality is required in the form of a validation check. Where should this go?

The contributor ends up slapping this new functionality into the feature-validation statistics class. This now creates a tight coupling of functionality between featurerelated statistics and the new target-related statistics.

机器学习代写

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Trying to be too clever

现在没有，将来也不会有，用最少的按键次数来开发软件的奖励。试图聪明地观察如何编写紧凑和简洁的代码对解释型语言中代码的运行时效率没有任何帮助。它所做的唯一一件事就是激怒那些必须阅读代码的人。
代码样式化和易于理解的结构有利于人类。计算机并不关心你的链式操作有多花哨，但其他人会。他们会因为你的这种小聪明而恨你。
清单10.2举例说明了如何创建最紧凑、最高效的代码。虽然它在技术上是正确的，并且会导致计算均方根误差，但几乎不可能读取。

像这样编写代码对性能没有任何帮助。通过编写他们认为高效的代码，作者可能会觉得自己更聪明，但事实并非如此。

代码使其他人很难弄清楚发生了什么，难以修改，并且限制了调试的能力。
清单10.2复杂的一行代码
$$
\begin{aligned}
\text { rmse } & =\text { math.sqrt }(\text { functools.reduce (operator.add, }[\operatorname{math} \cdot \operatorname{pow}(\mathrm{x}[0]-\mathrm{x}[1], 2) \text { for } \
& \mathrm{x} \text { in } 1 \text { ist }(\operatorname{zip}(1 \operatorname{sis}(\operatorname{range}(100)), \operatorname{list}(\operatorname{range}(0,500,5)))]) / 100)
\end{aligned}
$$
故意模糊功能的边界。像这样编写代码对任何人(包括您自己)都没有好处。它是密集的，难以阅读，并且需要大量的脑力来弄清楚它在做什么(即使它的命名是正确的)。
这种高效的单行编码风格需要对每个元素投入过多的注意力，以便将发生的所有操作拼凑在一起。值得庆幸的是，在这个示例中执行了一组简单的逻辑。我以前在IDE中看到过一行程序跨越几十行，编写这样的代码对任何人都没有好处。

下面是一种更清晰、更直接的方式来编写这个功能块。虽然仍然不理想，但它实现了更高程度的易读性

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Code architecture

代码架构是一个有争议的主题。虽然许多人吹嘘他们有一种理想的方法，但是对于如何在代码库中形成良好的逻辑布局，唯一有效的答案是团队可以维护的逻辑布局。我已经记不清有多少次我从事或看到某人的理想存储库结构是如此荒谬的过度设计，以至于团队最终在项目完成之前努力将代码合并到它。

为项目定义一个意图良好但过于复杂的存储库结构的不可避免的结果是在适当的抽象中崩溃。随着ML项目开发过程的推进，以及为解决方案的需求而创建的附加功能，新功能最终会被硬塞到原本不会被放置的地方。当开发周期完成时，代码库无法导航，如图10.2所示。

在本例中，需要向代码中添加三个主要特性更新。每个贡献者都试图根据项目开始时构建的现有线框，找出他们的特性分支代码需要放置在哪里。第一个改进是向矢量添加了更多的特性，这并不令人困惑。存储库结构明确定义了专用于此的模块。

第二个变化是对模型族的修改，涉及到替换之前使用的模型。只要原始模型的核心代码(在更改之前就存在)完全从代码库中删除，并且删除了死代码，而不仅仅是注释掉，这种形式的重构就完全没有问题。然而，作为此模型更改的一部分，需要以验证检查的形式提供新功能。这应该放在哪里?

贡献者最终将这个新功能添加到特性验证统计类中。现在，这在特性相关统计和新的目标相关统计之间创建了功能的紧密耦合

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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。

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 。

机器学习Machine Learning代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。 最高质量的机器学习Machine Learning作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此机器学习Machine Learning作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Understanding monolithic scripts and why they are bad

Inheritance, in the world of computing, can mean a few different things. The topic first comes to mind when thinking of crafting extensible code through abstraction (code reuse in object-oriented design to reduce copied functionality and decrease complexity). While this type of inheritance is undeniably good, a different type of inheritance can range from good to nightmarish. This is the inheritance we get when assuming responsibility for someone else’s code base.

Let’s imagine that you start at a new company. After indoctrination is done, you’re given a token to access the DS repository (repo). This moment of traversing the repo for the first time is either exciting or terrifying, depending on the number of times you’ve done this before. What are you going to find? What have your predecessors at this company built? How easy is the code going to be to debug, modify, and support? Is it filled with technical debt? Is it consistent in style? Does it adhere to language standards?

At first glance, you feel a sinking in your stomach as you look through the directory structure. There are dozens of directories, each with a project name. Within each of these directories is a single file. You know you are in for a world of frustration in figuring out how any of these monolithic and messy scripts work. Any on-call support you’ll be tasked with providing for these is going to be incredibly challenging. Each issue that comes up, after all, will involve reverse engineering these confusing and complicated scripts for even the most trivial of errors that occur.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|How monoliths come into being

If we were to dig into the commit history of our new team’s repository, we’d likely find a seamless transition from prototype to experimentation. The first commit would likely be the result of a bare-bones experiment, filled with TODO comments and placeholder functionality. As we move through the commit history, the script begins to take shape, piece by piece, finally arriving at the production version of the code that you see in the master branch.

The problem here is not that scripting was used. The vast majority of professional ML engineers, myself included, do our prototyping and experimentation in notebooks (scripts). The dynamic nature of notebooks and the ability to rapidly try out new ideas makes them an ideal platform for this stage of work. Upon accepting a prototype as a path to develop, however, all of that prototype code is thrown out in favor of creating modularized code during MVP development.

The evolution of a script from a prototype is understandable. ML development is notorious for having countless changes, needing rapid feedback of results, and pivoting dramatically in approaches during the MVP phase. Even during early phases, however, the code can be structured such that it is much easier to decouple functionality, abstract away complexity, and create a more testable (and debug-friendly) code base.
The way a monolithic production code base comes into being is by shipping a prototype to production. This is never advisable.

机器学习代写

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Understanding monolithic scripts and why they are bad

在计算世界中，继承可能意味着一些不同的东西。当考虑通过抽象(在面向对象设计中重用代码以减少复制功能和降低复杂性)来制作可扩展代码时，这个主题首先出现在脑海中。虽然这种类型的继承无可否认是好的，但另一种类型的继承可能从好到糟糕。这是我们在为别人的代码库承担责任时得到的继承。

让我们想象一下，你开始在一家新公司工作。灌输完成后，您将获得一个令牌来访问DS存储库(repo)。第一次遍历回购的时刻是兴奋还是恐惧，这取决于你之前做过多少次。你会发现什么?你在这家公司的前任们做了什么?代码调试、修改和支持有多容易?它是否充满了技术债务?风格是否一致?它是否符合语言标准?

乍一看，当您浏览目录结构时，您会感到胃在下沉。有几十个目录，每个目录都有一个项目名称。在每个目录中都有一个文件。您知道，在弄清楚这些庞大而混乱的脚本如何工作时，您将陷入一个令人沮丧的世界。你负责的任何随叫随到的支持都将是极具挑战性的。毕竟，出现的每个问题都将涉及对这些令人困惑和复杂的脚本进行逆向工程，即使是发生的最微不足道的错误。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|How monoliths come into being

如果我们深入研究新团队存储库的提交历史，我们可能会发现从原型到实验的无缝过渡。第一次提交可能是一个基本实验的结果，充满了TODO注释和占位符功能。当我们浏览提交历史时，脚本开始逐渐成形，最后到达您在主分支中看到的代码的生产版本。

这里的问题不在于使用了脚本。绝大多数专业的机器学习工程师，包括我自己，都是在笔记本(脚本)上做原型和实验的。笔记本电脑的动态特性和快速尝试新想法的能力使它们成为这一阶段工作的理想平台。然而，在接受原型作为开发路径后，在MVP开发期间，所有原型代码都将被丢弃，以支持创建模块化代码。

从原型到脚本的演变是可以理解的。机器学习的开发因为有无数的变化，需要快速的结果反馈，以及在MVP阶段在方法上的急剧转变而臭名昭著。然而，即使在早期阶段，也可以对代码进行结构化，以便更容易解耦功能，抽象复杂性，并创建更可测试(和调试友好)的代码库。
单体生产代码库的形成方式是将原型交付到生产中。这是不可取的。

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微观经济学代写

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博弈论代写

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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。

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计量经济学代写

什么是计量经济学？
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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|Handling tuning from the workers with a pandas_udf

With the previous section’s approach, we were able to dramatically reduce the execution time by leveraging Spark to distribute individual hyperparameter-tuning stages. However, we were still using a sequential loop for each airport. As the number of airports grows, the relationship between total job execution time and airport count is still going to increase linearly, no matter how many parallel operations we do within the Hyperopt tuning framework. Of course, this approach’s effectiveness has a limit, as raising Hyperopt’s concurrency level will essentially negate the benefits of running the TPE and turn our optimization into a random search.

Instead, we can parallelize the actual model phases themselves, effectively turning this runtime problem into a horizontally scaling problem (reducing the execution time of all airports’ modeling by adding more worker nodes to the cluster), rather than a vertically scaling problem (iterator-bound, which can improve runtime only by using faster hardware). Figure 7.12 illustrates this alternative architecture of tackling our many-model problem through the use of pandas_udf on Spark.

Here, we’re using Spark DataFrames-a distributed dataset based on resiliently distributed dataset (rdd) relations residing on different VMs-to control the grouping-by of our primary modeling key (in this case, our Airport_Code field). We then pass this aggregated state to a pandas_udf that will leverage Apache Arrow to serialize the aggregated data to workers as a pandas DataFrame. This creates a multitude of concurrent Python VMs that are all operating on their own airport’s data as if they were a single VM.

A trade-off exists here, though. To make this approach work, we need to change some things with our code. Listing 7.9 shows the first of these changes: a movement of the MLflow logging logic to within our minimization function, the addition of logging arguments to our function arguments, and the generation of the forecast plots for each iteration from within the minimization function so that we can see them after the modeling phase is completed.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Using new paradigms for teams: Platforms and technologies

Starting on a new platform, utilizing a new technology, and perhaps learning a new programming language (or paradigm within a language you already know) is a daunting task for many teams. In the preceding scenarios, it was a relatively large leap to move from a Jupyter notebook running on a single machine to a distributed execution engine like Spark.

The world of ML provides a great many options-not only in algorithms, but also in programming languages (R, Python, Java, Scala, .NET, proprietary languages) and places to develop code (notebooks for prototyping, scripting tools for MVPs, and IDEs for production solution development). Most of all, a great many places are available to run the code that you’ve written. As we saw earlier, it wasn’t the language that caused the runtime of the project to drop so dramatically, but rather the platform that we chose to use.

When exploring options for project work, it is absolutely critical to do your homework. It is critical to test different algorithm approaches to solve a particular problem, and it is arguably more critical to find a place to run the solutions that fits within the needs of that project.

To maximize the chances of a solution being adopted by the business, the right platform should be chosen to minimize execution cost, maximize the stability of the solution, and shorten the development cycle to meet delivery deadlines. The important point to keep in mind about where to run ML code is that it is like any other aspect of this profession: time spent learning the framework used to run your models and analyses will be well spent, enhancing your productivity and efficiency for future work. Without knowing how to actually use a particular platform or execution paradigm, as mentioned in section 7.2.3, this project could have been looking at hundreds of hours of runtime for each forecasting event initiated.

机器学习代写

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Handling tuning from the workers with a pandas_udf

使用前一节的方法，我们能够通过利用Spark来分配各个超参数调优阶段，从而显著减少执行时间。但是，我们仍然对每个机场使用顺序循环。随着机场数量的增加，无论我们在Hyperopt调优框架中执行多少并行操作，总作业执行时间和机场数量之间的关系仍然会线性增加。当然，这种方法的有效性是有限制的，因为提高Hyperopt的并发级别将从本质上抵消运行TPE的好处，并将我们的优化变成随机搜索。

相反，我们可以并行化实际的模型阶段本身，有效地将这个运行时问题转化为一个水平扩展问题(通过向集群中添加更多工作节点来减少所有机场建模的执行时间)，而不是一个垂直扩展问题(迭代器绑定，它只能通过使用更快的硬件来改善运行时)。图7.12展示了通过在Spark上使用pandas_udf来解决多模型问题的另一种架构。

在这里，我们使用Spark dataframes——一个基于驻留在不同vm上的弹性分布式数据集(rdd)关系的分布式数据集——来控制主建模键(在本例中是我们的Airport_Code字段)的分组。然后，我们将这个聚合状态传递给pandas_udf，它将利用Apache Arrow将聚合数据序列化为pandas DataFrame。这将创建大量并发的Python VM，它们都在各自的机场数据上运行，就好像它们是单个VM一样。

不过，这里存在一种权衡。为了使这种方法工作，我们需要对代码进行一些修改。清单7.9显示了其中的第一个更改:将MLflow日志逻辑移动到最小化函数中，将日志参数添加到函数参数中，并在最小化函数中为每次迭代生成预测图，以便在建模阶段完成后看到它们。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Using new paradigms for teams: Platforms and technologies

从一个新的平台开始，利用一种新的技术，也许学习一种新的编程语言(或者你已经知道的语言中的范式)，对许多团队来说都是一项艰巨的任务。在前面的场景中，从在单台机器上运行的Jupyter笔记本转移到像Spark这样的分布式执行引擎是一个相对较大的飞跃。

机器学习的世界提供了很多选择——不仅在算法方面，而且在编程语言(R、Python、Java、Scala、。net、专有语言)和开发代码的地方(用于原型设计的笔记本、用于mvp的脚本工具和用于生产解决方案开发的ide)。最重要的是，有很多地方可以运行您编写的代码。正如我们前面所看到的，导致项目运行时时间急剧下降的不是语言，而是我们选择使用的平台。

在探索项目工作的选择时，做足功课绝对是至关重要的。测试不同的算法方法来解决特定的问题是至关重要的，而更重要的是找到一个地方来运行符合项目需求的解决方案。

为了最大限度地提高解决方案被业务采用的机会，应该选择正确的平台，以最小化执行成本，最大化解决方案的稳定性，并缩短开发周期以满足交付期限。关于在哪里运行ML代码，要记住的重要一点是，它就像这个职业的任何其他方面:花在学习用于运行模型和分析的框架上的时间将得到很好的利用，从而提高你未来工作的生产力和效率。在不知道如何实际使用特定平台或执行范例的情况下，如7.2.3节所述，这个项目可能已经为每个启动的预测事件查看了数百小时的运行时。

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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Hyperopt primer

Going back to our project work with forecasting, we can confidently assert that the best approach for tuning the models for each airport is going to be through using Hyperopt and its TPE approach.
NOTE Hyperopt is a package that is external to the build of Anaconda we’ve been using. To use it, you must perform a pip or conda install of the package in your environment.
Before we get into the code that we’ll be using, let’s look at how this API works from a simplified implementation perspective. To begin, the first aspect of Hyperopt is in the definition of an objective function (listing 7.1 shows a simplified implementation of a function for finding a minimization). This objective function is, typically, a model that is fit on training data, validated on testing data, scored, and returns the error metric associated with the predicted data as compared to the validation data.

Why Hyperopt?
I’m using Hyperopt for this discussion simply because it’s widely used. Other tools perform similar and arguably more advanced versions of what this package is designed to do (optimize hyperparameters). Optuna (https://optuna.org) is a rather notable continuation of the work of the original research that went into building Hyperopt. I highly encourage you to check it out.

The point of this book isn’t about technology. It’s about the processes that surround the use of technology. At some point in the not so distant future, a better tech will come out. A more optimal way of finding optimized parameters will come along. Furtherance of the field is something that is constant, inevitable, and rapid. I’m not interested in discussing how one technology is better than another. Plenty of other books do that. I’m interested in discussing why it’s important to use something to solve this problem. Feel free to the choose the something that feels right for you.

After we have declared an objective function, the next phase in using Hyperopt is to define a space to search over. For this example, we’re interested in only a single value to optimize for, in order to solve the minimization of the polynomial function in listing 7.1. In the next listing, we define the search space for this one $\mathrm{x}$ variable for the function, instantiating the Trials object (for recording the history of the optimization), and running the optimization with the minimization function from the Hyperopt API.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|STANDARD METRICS

The last thing the team needs to implement before moving to the model experimentation is the standardized measurement of the forecasting predictions to holdout validation data. This effort is to eliminate any chance of debate regarding the effectiveness of each implementation. We’re effectively streamlining the adjudication of each implementation’s merits by way of standardization, which will not only save time in meetings, but also provide a strong scientific methodology to the comparison of each.

If were we to leave each team to determine its own optimal evaluation metrics, comparing them to one another would be nigh impossible, leading to rework of tests and further project delays. If we were to accumulate enough of these avoidable delays, we could dramatically increase the possibility of project abandonment.

Arguing over metrics sounds silly, right?
Yes. Yes, it most certainly does.
Have I seen it done? Yes, I have.
Have I done it? Shamefully, yes, and I wish I had those hours of my life back to use more fruitfully.
Have I endured it as a recipient? I most certainly have.
Have I seen it be the cause of a project being cancelled? No, that’s ridiculous.
What needs to be mentioned is that time is finite. When building a solution to solve a business problem, only so many delays can be allowed to occur before the business unit will either continue doing what it’s been doing up until the DS team was involved, or will flat-out call for a cancellation of the project and basically refuse to ever work with the team again.

Avoidable and superfluous delays surrounding sustained arguments about which metric to use to evaluate a model are flat-out silly, particularly when we consider that it’s such a trivial investment of time to calculate all the metrics for a model evaluation and have their referenceable scores preserved for post hoc evaluation at any time in the future. Just collect all that are relevant to the problem you’re trying to solve (with the notable exception mentioned earlier-if the metric is of such computational complexity to prove noticeably expensive to acquire, make sure it’s worthwhile to capture before writing the code for it). Adapting the code to support such flexibility is in alignment with Agile principles, permitting a rapid pivot without requiring a large refactoring to change the functionality.

机器学习代写

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|BASELINE COMPARISON VISUALIZATION

为了对更复杂的模型有一个基本的参考，看看最简单的实现产生了什么是有益的;然后看看我们能不能想出更好的办法。出于时间序列建模的目的，该基线可以采用简单移动平均线和指数平滑平均线的形式。这两种方法都不适用于项目的预测需求，但是它们的输出结果可以用来查看，在验证的保留期内，如果我们更复杂的方法将是一种改进。

为了创建一个可视化，团队可以使用它来查看更简单算法的这些关系，我们首先必须定义一个指数平滑函数，如下面的清单所示。请记住，这一切都是为了标准化每个团队的工作，并建立一个有效的沟通工具，将项目的成功传达给业务。

对于附加的分析目的，需要一个补充函数来为这些时间序列的简单建模拟合生成度量和误差估计。下面的清单提供了计算拟合的平均绝对误差的方法，以及计算不确定性区间(yhat值)的方法。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|STANDARD METRICS

在进行模型实验之前，团队需要实现的最后一件事是对预测预测进行标准化测量，以保留验证数据。这一努力是为了消除对每项执行的有效性进行辩论的任何机会。我们正在通过标准化有效地简化对每项实施的优点的判断，这不仅节省了会议时间，而且为每项实施的比较提供了强有力的科学方法。

如果我们让每个团队决定自己的最佳评估指标，那么将它们相互比较几乎是不可能的，这将导致测试的返工和进一步的项目延迟。如果我们积累了足够多的这些可避免的延迟，我们可能会大大增加项目放弃的可能性。

争论参数听起来很愚蠢，对吧?
是的。是的，确实如此。
我见过有人这样做吗?是的，我有。
我做到了吗?很遗憾，是的，我希望我能把我生命中的那些时间用得更有意义。
作为接受者，我忍受了吗?我当然有。
我是否见过这是一个项目被取消的原因?不，那太荒谬了。
需要提到的是时间是有限的。在构建解决业务问题的解决方案时，业务部门要么继续做DS团队参与之前一直在做的事情，要么干脆取消项目，基本上拒绝再与团队合作。

围绕使用哪个度量来评估模型的持续争论而产生的可避免的和多余的延迟是非常愚蠢的，特别是当我们考虑到计算模型评估的所有度量并保留它们的参考分数是如此微不足道的时间投资，以便在未来的任何时候进行事后评估时。只需收集所有与您试图解决的问题相关的数据(除了前面提到的一个明显的例外——如果度量的计算复杂度非常高，获取成本非常高，请确保在为其编写代码之前捕获它是值得的)。调整代码以支持这种灵活性是与敏捷原则一致的，允许快速转向，而不需要大规模重构来改变功能。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。

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。

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 。

机器学习Machine Learning代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。 最高质量的机器学习Machine Learning作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此机器学习Machine Learning作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

avatest™帮您通过考试

avatest™的各个学科专家已帮了学生顺利通过达上千场考试。我们保证您快速准时完成各时长和类型的考试，包括in class、take home、online、proctor。写手整理各样的资源来或按照您学校的资料教您，创造模拟试题，提供所有的问题例子，以保证您在真实考试中取得的通过率是85%以上。如果您有即将到来的每周、季考、期中或期末考试，我们都能帮助您！

在不断发展的过程中，avatest™如今已经成长为论文代写，留学生作业代写服务行业的翘楚和国际领先的教育集团。全体成员以诚信为圆心，以专业为半径，以贴心的服务时刻陪伴着您， 用专业的力量帮助国外学子取得学业上的成功。

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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|BASELINE COMPARISON VISUALIZATION

To have a basic reference for more-complex models, it can be beneficial to see what the simplest implementation produces; then we can see if whatever we come up with can do better than that. This baseline, for the purposes of time-series modeling, can take the form of a simple moving average and an exponentially smoothed average. Neither of these two approaches would be applicable for the forecasting needs of the project, but their output results can be used to see, within the holdout period for validation, if our more sophisticated approaches will be an improvement.

To create a visualization that the teams can use to see these relationships for simpler algorithms, we first have to define an exponential smoothing function, as shown in the next listing. Keep in mind that this is all designed both to standardize the work of each team and to build an effective communication tool for conveying the success of the project to the business.

A complementary function is needed for additional analytics purposes to generate a metric and error estimation for these simple modeling fits for the time series. The following listing provides a method for calculating the mean absolute error for the fit, as well as for calculating the uncertainty intervals (yhat values).

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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 。

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什么是计量经济学？
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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

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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。