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|A foundation of simplicity
When it comes down to truly explaining what data scientists do, nothing can be more succinct than, “They solve problems through the creative application of mathematics to data.” As broad as that is, it reflects the wide array of solutions that can be developed from recorded information (data).
Nothing is prescribed regarding expectations of what a DS does regarding algorithms, approaches, or technology while in the pursuit of solving a business problem. Quite the contrary, as a matter of fact. We are problem solvers, utilizing a wide array of techniques and approaches.
Unfortunately for newcomers to the field, many data scientists believe that they are providing value to a company only when they are using the latest and “greatest” tech that comes along. Instead of focusing on the latest buzz surrounding a new approach catalogued in a seminal whitepaper or advertised heavily in a blog post, a seasoned DS realizes that the only thing that really matters is the act of solving problems, regardless of methodology. As exciting as new technology and approaches are, the effectiveness of a DS team is measured in the quality, stability, and cost of a solution it provides.
As figure 2.2 shows, one of the most important parts of ML work is navigating the path of complexity when facing any problem. By approaching each new ask from a business with this mindset as the veritable cornerstone of $\mathrm{ML}$ principles (focusing on the simplest solution possible that solves the business’s problem), the solution itself can be focused on, rather than a particular approach or fancy new algorithm.
Having a focus built around this principle-of pursuing the simplest possible implementation to solve a problem-is the foundation upon which all other aspects of ML engineering are built. It is by far the single most important aspect of ML engineering, as it will inform all other aspects of project work, scoping, and implementation details. Striving to exit the path as early as possible can be the single biggest driving factor in determining whether a project will fail.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Co-opting principles of Agile software engineering
Development operations (DevOps) brought guidelines and a demonstrable paradigm of successful engineering work to software development. With the advent of the Agile Manifesto, seasoned industry professionals recognized the failings of the way software had been developed. Some of my fellow colleagues and I took a stab at adapting these guiding principles to the field of data science, shown in figure 2.3. With this slight modification to the principles of Agile development, we have a base of rules for applying DS to business problems. We’ll cover all of these topics, including why they are important, and give examples of how to apply them to solve problems throughout this book. While some are a significant departure from the principles of Agile, the applicability to ML project work has provided repeatable patterns of success for us and many others.However, two critical points of Agile development can, when applied to ML project work, dramatically improve the way that a DS team approaches its work: communication and cooperation, and embracing and expecting change. We’ll take a look at these next.
Communication and cooperation
As discussed many times throughout this book (particularly in the next two chapters), the core tenets of successful ML solution development are focused on people. This may seem incredibly counterintuitive for a profession that is so steeped in mathematics, science, algorithms, and clever coding.
The reality is that quality implementations of a solution to a problem are never created in a vacuum. The most successful projects that I’ve either worked on or have seen others implement are those that focus more on the people and the communications regarding the project and its state rather than on the tools and formal processes (or documentation) surrounding the development of the solution.
In traditional Agile development, this rings very true, but for ML work, the interactions between the people coding the solution and those for whom the solution is being built are even more critical. This is due to the complexity of what is involved in building the solution. Since the vast majority of ML work is rather foreign to the general layperson, requiring years of dedicated study and continual learning to master, we need to engage in a much greater effort to have meaningful and useful discussions.
The single biggest driving factor in making a successful project that has the least amount of rework is collaborative involvement between the ML team and the business unit. The second biggest factor to ensure success is communication within the ML team.
Approaching project work with a lone-wolf mentality (as has been the focus for most people throughout their academic careers) is counterproductive to solving a difficult problem. Figure 2.4 illustrates this risky behavior (which I’ve done early in my career and seen done dozens of times by others).
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|A foundation of simplicity
如果要真正解释数据科学家的工作，没有什么比“他们通过创造性地将数学应用于数据来解决问题”更简洁的了。尽管这是广泛的，但它反映了可以从记录的信息(数据)中开发的广泛解决方案。
在追求解决业务问题的过程中，没有规定对DS在算法、方法或技术方面的期望。事实上，恰恰相反。我们是问题解决者，利用广泛的技术和方法。对于这个领域的新手来说，不幸的是，许多数据科学家认为，只有当他们使用最新和“最好”的技术时，他们才能为公司提供价值。经验丰富的DS不会把注意力集中在开创性的白皮书中列出的新方法的最新嗡嗡声或在博客文章中大肆宣传，而是意识到唯一真正重要的是解决问题的行为，而不是方法。与新技术和新方法一样令人兴奋的是，DS团队的有效性是通过其提供的解决方案的质量、稳定性和成本来衡量的。
如图2.2所示，ML工作中最重要的部分之一是在面对任何问题时导航复杂性的路径。通过将这种心态作为$\ mathm {ML}$原则的真正基石(专注于解决业务问题的最简单的解决方案)来处理来自业务的每个新请求，解决方案本身可以被关注，而不是特定的方法或花哨的新算法。
围绕这一原则建立焦点——追求尽可能简单的实现来解决问题——是ML工程所有其他方面的基础。它是迄今为止ML工程中最重要的一个方面，因为它将通知项目工作的所有其他方面，范围和实现细节。努力尽早退出路径可能是决定项目是否会失败的最大驱动因素。
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Co-opting principles of Agile software engineering
开发操作(DevOps)为软件开发带来了成功工程工作的指导方针和可演示的范例。随着敏捷宣言的出现，经验丰富的行业专业人士认识到软件开发方式的失败。我和我的一些同事尝试将这些指导原则应用到数据科学领域，如图2.3所示。通过对敏捷开发原则的轻微修改，我们有了将DS应用于业务问题的基本规则。我们将涵盖所有这些主题，包括为什么它们很重要，并在本书中给出如何应用它们来解决问题的示例。虽然有些方法明显偏离了敏捷原则，但ML项目工作的适用性为我们和其他许多人提供了可重复的成功模式。然而，敏捷开发的两个关键点，当应用于ML项目工作时，可以极大地改善DS团队的工作方式:沟通和合作，以及拥抱和期待变化。接下来我们来看看这些。
沟通与合作
正如本书中多次讨论的那样(特别是在接下来的两章中)，成功的机器学习解决方案开发的核心原则是关注于人。对于一个沉浸在数学、科学、算法和聪明的编码中的职业来说，这似乎令人难以置信地违反直觉。
事实上，问题解决方案的高质量实现从来不是凭空产生的。我参与过的最成功的项目，或者看到别人实现过的最成功的项目，是那些更多地关注与项目及其状态相关的人员和沟通，而不是围绕解决方案开发的工具和正式过程(或文档)。在传统的敏捷开发中，这听起来非常正确，但对于ML工作，编写解决方案的人员和正在构建解决方案的人员之间的交互更加关键。这是由于构建解决方案所涉及的内容的复杂性。由于绝大多数ML工作对于一般外行来说是相当陌生的，需要多年的专门研究和持续学习才能掌握，因此我们需要付出更大的努力来进行有意义和有用的讨论。使一个成功的项目返工最少的最大驱动因素是机器学习团队和业务部门之间的协作参与。确保成功的第二大因素是沟通
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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。
