如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning COMP7703 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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机器学习代考_Machine Learning代考_ML-Based Resilient Design for SD-WANs
How to guarantee QoS is a key concern for WAN operators to provide network services. QoS guarantee requires predictable network performance under different network conditions, such as controller failure, link failure, and switch failure. We can take advantages of predictable ability from ML techniques to design a resilient SD-WAN. We plan to build this design from two aspects. First, we can use ML techniques to predict control failure events. The control plane plays an important role for SDN. However, the control plane may not control the underlying switches if undesirable situations happen, such as controller failure due to workload overloading, and links between controllers and switches failure. Time series prediction-based ML techniques (e.g., LSTM) can help to predict failure events of controllers and links based on historical data. Second, we can use ML techniques to design resilient routing for SD-WANs. In SD-WANs, the flexible routing of flows is empowered by the SDN controller’s ability to change the paths of flows, which is known as path programmability. However, under failures in the data plane (e.g., link failure or switch failure), the path programmability of flows would be decreased, and we cannot route/reroute flows to accommodate the traffic variation with low path programmability. GNN is able to understand the relationships between elements in a graph and shows great potential to handle failures. Thus, we can use GNN to design a resilient routing that can handle all kinds of failure in the data plane.
机器学习代考_Machine Learning代考_ML-Based Carbon Neutrality for SD-DCNs
Data centers are typical carbon-intensive industries. A data center usually uses a large number of servers to provide services, and these servers consume high electricity power, which is generated from coal or other carbon-intensive sources and thus produce huge carbon footprints. To accomplish carbon neutrality for data centers, we can save energy by reasonably distributing workloads to geographically dispersed data centers and dynamically turning off/on redundant servers, reduce carbon emissions by using renewable energy, and offset carbon footprints by purchasing renewable energy credits. However, these existing solutions face several challenges. First, data center workloads could significantly change since user requests could emerge randomly. Second, renewable energy is intermittently available. For example, the supply of solar and wind energies heavily depends on weather conditions. Third, electricity price and electricity’s carbon footprint in different regions also change over time. Different regions generate electricity from mixed fuel and have different carbon footprints and electricity price. Without knowing this information, the workload distribution strategy will not work well. To handle the above three challenges, we can use historic data to train ML model to find the patterns of different data (e.g., workloads, renewable energy, electricity price, and electricity’s carbon footprint). The trained model can help us make future decisions to achieve carbon neutrality in a long run by optimally distributing workloads and using renewable energy while maintaining QoS.
机器学习代写
机器学习代考_MACHINE LEARNING代考_ML-BASED RESILIENT DESIGN FOR SD-WANS
如何保证QOS是广域网运莒商提供网络服务的重点关注点。QOS 保证需要在不同的网络条件下，例如控制器故障，链路故朣和交换机故障，都具有可预测的网络性 路由。在 SD-WAN中，流的灵活路由由 SDN 控制器改变流路径的能力提供支持，这被称为路径可编程性。但是，在数据平面出现故隌的情况下
e.g., link failureorswitch failure，流量的路径可编程性会降低，我们无法路由/重新路由流量以适应路径可编程性低的流量变化。GNN 能哆理解图中元凊之间 的关系，并显示出处理故障的巨大潛力。因此，我们可以使用 GNN 设计一个弹性路由，可以处理数据平面中的各种故障。
机器学习代考_MACHINE LEARNING代考_ML-BASED CARBON NEUTRALITY FOR SD-DCNS
数据中心是典型的高碳产业。一个数据中心通常使用大量的服务碞来提供服务，而这些服务器消耓大量的电力，这些电力来自煤炭或其他磱密集型能源，因此产生 巨大的碳足迹。为了实现数据中心的碳中和，我们可以通过合理地将工作负载分配到地理上分散的数据中心并动态关闭/开启冗余服务器来节省能源，通过使用可 挑战， 我们可以使用历史数据来训练 $\mathrm{ML}$ 模型以找到不同数据的模式e. g., workloads, renewableenergy, electricityprice, andelectricity’s scarbon footprint.
经过训练的模型可以邦助我们做出末来决策，通过优化分配工作负载和使用可再生能源，同时保持 QoS，从长远来看实现碳中和。
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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。