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|Embracing chaos by planning for it
Let’s pretend for a moment that the DS team working on the MVP for the recommendation engine doesn’t realize that the company sells sensitive products. This is understandable, since most e-commerce companies sell a lot of products, and the DS team members are not product specialists. They may be users of the site, but certainly aren’t all likely to be intimately familiar with everything that’s sold. Since they aren’t aware that items could be offensive as part of recommendations, they fail to identify these items and filter them out of their result sets.
There’s nothing wrong with missing this detail. In my experience, details like this always come up in complex ML solutions. The only way to plan for them is to expect things like this to come up, and to architect the code base in such a way that it has proverbial “levers and knobs”-functions or methods that can be applied or modified through passed-in configurations. Then, implementing a new restriction doesn’t require a full code rewrite or weeks of adjustments to the code base to implement.
When in the process of developing a solution, a lot of ML practitioners tend to think mostly about the quality of the model’s predictive power above all other things. Countless hours of experimentation, tuning, validating, and reworking of the solution is done in the pursuit of attaining a mathematically optimal solution that will solve the problem best in terms of validation metrics. Because of this, it can be more than slightly irritating to find out that, after having spent so much time and energy in building an ideal system, additional constraints need to be placed onto the model’s predictions.
These constraints exist in almost all systems (either initially or eventually if the solution is in production for long enough) that have predictive ML at their core. There may be legal reasons to filter or adjust the results in a financial system. There could, perhaps, be content restrictions on a recommendation system based on preventing a customer from taking offense to a prediction (trust me, you don’t want to explain to anyone why a minor was recommended an adult-oriented product). Whether for financial, legal, ethical, or just plain old common-sense reasons, inevitably something is going to have to change with the raw predictions from most ML implementations.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Human-in-the-loop design
Whichever approach works best for the team (and particularly for the ML developers working on the engine), the important fact to keep in mind is that these sorts of restrictions to the model output should be identified early and allowances be made for them to be mutable for the purposes of changing their behavior, if warranted. The last thing that you want to build for these requirements, though, is hardcoded values in the source code that would require a modification to the source code in order to test.
It’s best to approach these items in a way that you can empower the SMEs to modify the performance, to rapidly change the behavior of the system without having to take it down for a lengthy release period. You also want to ensure that controls are established that restrict the ability to modify these without going through appropriate validation procedures.
What’s your backup plan?
What happens when there’s a new customer? What happens with recommendations for a customer that has returned after having not visited your site in more than a year? What about for a customer who has viewed only one product and is returning to the site the next day?
Planning for sparse data isn’t a concern just for recommendation engines, but it certainly impacts their performance more so than other applications of ML.
All ML projects should be built with an expectation of data-quality issues arising, necessitating the creation of fallback plans when data is malformed or missing. This safety mode can be as complex as using registration information or IP geolocation tracking to pull aggregated popular products from the region that the person is logging in from (hopefully, they’re not using a virtual private network, or VPN), or can be as simple as generic popularity rankings from all users. Whichever methodology is chosen, it’s important to have a safe set of generic data to fall back to if personalization datasets are not available for the user.
This general concept applies to many use cases, not just recommendation engines. If you’re running predictions but don’t have enough data to fully populate the feature vector, this could be a similar issue to having a recommendation engine cold-start problem. There are multiple ways to handle this issue, but at the stage of planning, it’s important to realize that this is going to be a problem and that a form of fallback should be in place in order to produce some level of information to a service expecting data to be returned.
机器学习代写
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让我们暂时假设为推荐引擎开发MVP的DS团队没有意识到公司销售的是敏感产品。这是可以理解的，因为大多数电子商务公司销售大量产品，而DS团队成员不是产品专家。他们可能是网站的用户，但肯定不太可能对网站上出售的所有东西都非常熟悉。由于他们没有意识到作为推荐的一部分的条目可能是冒犯性的，因此他们无法识别这些条目并将其从结果集中过滤掉。
错过这个细节没有错。根据我的经验，像这样的细节总是出现在复杂的ML解决方案中。为它们做计划的唯一方法是期望出现这样的事情，并以这样一种方式构建代码库，使其具有众所周知的“杠杆和旋钮”——可以通过传入的配置应用或修改的函数或方法。这样，实现新的限制就不需要完全重写代码，也不需要对代码库进行数周的调整来实现。在开发解决方案的过程中，许多ML从业者倾向于主要考虑模型预测能力的质量，而不是其他所有事情。无数小时的实验、调优、验证和重做解决方案是为了获得数学上最优的解决方案，该解决方案将在验证度量方面最好地解决问题。正因为如此，在花费了如此多的时间和精力来构建一个理想的系统之后，发现需要在模型的预测中添加额外的约束，这可能会让人感到非常恼火。这些约束存在于几乎所有以预测性机器学习为核心的系统中(无论是最初的还是最终的，如果解决方案在生产中使用的时间足够长)。在金融系统中，可能存在过滤或调整结果的法律原因。推荐系统可能会有内容限制，以防止客户对预测产生反感(相信我，你不会想向任何人解释为什么向未成年人推荐面向成人的产品)。无论是出于财务、法律、道德还是简单的常识原因，大多数ML实现的原始预测都不可避免地要改变一些东西。
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无论哪种方法最适合团队(特别是在引擎上工作的ML开发人员)，要记住的重要事实是，应该尽早识别这些对模型输出的限制，并允许它们是可变的，以便在必要时改变它们的行为。但是，您想要为这些需求构建的最后一件事是在源代码中硬编码值，这些值需要对源代码进行修改才能进行测试。
最好以一种方式来处理这些项目，您可以授权sme修改性能，快速更改系统的行为，而不必在很长的发布周期内将其删除。您还希望确保建立控制，以限制在不经过适当验证过程的情况下修改这些控件的能力。
你的备用计划是什么?
有了新客户怎么办?如果客户在一年多的时间里没有访问过你的网站，那么推荐会发生什么?如果客户只浏览了一种产品，第二天又回到网站，情况又会怎样呢?
稀疏数据的规划不仅仅是推荐引擎需要考虑的问题，但它对推荐引擎性能的影响肯定比其他ML应用更大。
在构建所有ML项目时，都应该考虑到可能出现的数据质量问题，这就需要在数据格式错误或丢失时创建后备计划。这种安全模式可以很复杂，比如使用注册信息或IP地理位置跟踪，从用户登录的地区(希望他们没有使用虚拟专用网络或VPN)提取聚合的流行产品，也可以很简单，比如从所有用户中进行通用流行排名。无论选择哪种方法，在用户无法使用个性化数据集时，有一组安全的通用数据是很重要的。
这个通用概念适用于许多用例，而不仅仅是推荐引擎。如果您正在运行预测，但没有足够的数据来完全填充特征向量，那么这可能与推荐引擎冷启动问题类似。有多种方法可以处理这个问题，但是在计划阶段，重要的是要认识到这将是一个问题，并且应该有一种形式的回退，以便为期望返回数据的服务生成某种级别的信息。
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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。
