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|MVP review: Did you build what we asked for?
By the time you’re having the MVP review, everyone should be both elated and quite burned out on the project. It’s the final phase; the internal engineering reviews have been done, the system is functioning correctly, the integration tests are all passing, latencies have been tested at large burst-traffic scale, and everyone involved in development is ready for a vacation.
The number of times I’ve seen teams and companies release a solution to production right at this stage is astounding. Each time that it’s happened, they’ve all regretted it. After an MVP is built and agreed upon, the next several sprints should focus on code hardening (creating production-ready code that is testable, monitored, logged, and carefully reviewed-we’ll get to all of these topics in parts 2 and 3 of this book).
Successful releases involve a stage after the engineering QA phase is complete in which the solution undergoes UAT. This stage is designed to measure the subjective quality of the solution, rather than the objective measures that can be calculated (statistical measures of the prediction quality) or the bias-laden subjective measure of the quality done by the SMEs on the team who are, by this point, emotionally invested in the project.
UAT phases are wonderful. It’s at this point when the solution finally sees the light of day in the form of feedback from a curated group of people who were external to the project. This fresh, unbiased set of eyes can see the proposed solution for what it is, not for the toil and emotion that went into building it.
While all of the other work in the project is effectively measured via the Boolean scale of works/doesn’t work, the ML aspect is a sliding scale of quality dependent on the interpretations of the end consumer of the predictions. For something as subjective as the relevancy of recommendations to an end user, this scale can be remarkably broad. To gather relevant data to create adjustments, one effective technique is a survey (particularly for a project as subjective as recommendations). Providing feedback based on a controlled test with a number ranking of effective quality can allow for standardization in the analysis of the responses, giving a broad estimation of any additional elements that need to be added to the engine or settings that need to be modified.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Preproduction review: We really hope we didn’t screw this up
The end is nigh for the project. The final features have been added from UAT feedback, the development has been finished, the code hardened, QA checks have all passed, and the solution has been running for over a week without a single issue in a stress-testing environment. Metrics are set up for collecting performance, and analytics reporting datasets have been created, ready to be populated for measuring the success of the project. The last thing to do is to ship it to production.
It’s best to meet one final time, but not for self-congratulations (definitely do that later, though, as a full cross-functional team). This final preproduction review meeting should be structured as a project-based retrospective and analysis of features. Everyone at this meeting, regardless of area of expertise and level of contribution to the final product, should be asking the same thing: “Did we build what we set out to build?”
To answer this question, the original plans should be compared to the final designed solution. Each feature that was in the original design should be gone through and validated that it functions in real time from within the QA (testing) environment. Do the items get filtered out when switching between pages? If multiple items are added to the cart in succession, do all of those related products get filtered or just the last one? What if items are removed from the cart-do the products stay removed from the recommendations? What happens if a user navigates the site and adds a thousand products to the cart and then removes all of them?
Hopefully, all of these scenarios have been tested long before this point, but it’s an important exercise to engage in with the entire team to ensure that the functionality is conclusively confirmed to be implemented correctly. After this point, there’s no going back; once it’s released to production, it’s in the hands of the customer, for better or for worse. We’ll get into how to handle issues in production in later chapters, but for now, think of the damage to the reputation of the project if something that is fundamentally broken is released. It’s this last preproduction meeting where concerns and last-minute fixes can be planned before the irrevocable production release.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|MVP review: Did you build what we asked for?
当你进行MVP评审时，每个人都应该既高兴又对项目感到非常疲惫。这是最后阶段;内部工程审查已经完成，系统运行正常，集成测试都通过了，延迟已经在大规模突发流量中进行了测试，参与开发的每个人都准备好休假了。
我看到团队和公司在这个阶段发布解决方案的次数令人震惊。每次发生这种事，他们都后悔。在构建MVP并达成一致之后，接下来的几个sprint应该关注代码加固(创建可测试、监控、记录和仔细审查的生产就绪代码——我们将在本书的第2部分和第3部分讨论所有这些主题)。
成功的发布涉及工程QA阶段完成后的一个阶段，在这个阶段中解决方案经历了UAT。这个阶段被设计用来度量解决方案的主观质量，而不是可以计算的客观度量(预测质量的统计度量)，或者是由团队中的中小企业完成的带有偏见的主观度量，到目前为止，这些中小企业在项目中投入了感情。
UAT相非常好。在这一点上，解决方案最终以来自项目外部的策划小组的反馈的形式出现。这种新鲜的、不带偏见的眼光可以看到所提出的解决方案的本质，而不是为了构建它而付出的辛劳和情感。
虽然项目中的所有其他工作都是通过工作/不工作的布尔尺度有效地衡量的，但机器学习方面是依赖于最终消费者对预测的解释的质量滑动尺度。对于像推荐对终端用户的相关性这样主观的东西，这个范围可能非常广泛。为了收集相关数据以进行调整，一种有效的技术是调查(特别是对于像建议这样主观的项目)。提供基于有效质量排序的受控测试的反馈，可以允许对响应的分析进行标准化，对需要添加到引擎或需要修改的设置的任何附加元素进行广泛的估计。
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Preproduction review: We really hope we didn’t screw this up
这个项目即将结束。从UAT反馈中添加了最终的特性，开发已经完成，代码已经加固，QA检查已经通过，解决方案已经在压力测试环境中运行了一个多星期，没有出现任何问题。已经为收集性能设置了度量标准，并且已经创建了分析报告数据集，准备为度量项目的成功填充数据集。最后要做的是将其交付到生产环境。
最好是最后见面一次，但不是为了自我祝贺(稍后一定要这样做，尽管，作为一个完整的跨职能团队)。最终的制作前审查会议应该是基于项目的回顾和特性分析。参加会议的每个人，无论他们的专业领域和对最终产品的贡献程度如何，都应该问同样的问题:“我们是否构建了我们所要构建的东西?”
要回答这个问题，应该将原始方案与最终设计方案进行比较。原始设计中的每个功能都应该经过检查，并在QA(测试)环境中进行实时验证。在页面之间切换时，条目会被过滤掉吗?如果多个商品连续添加到购物车中，是过滤所有相关产品还是只过滤最后一个?如果商品从购物车中删除了，那么这些商品会不会从推荐列表中删除呢?如果用户浏览站点并向购物车中添加了1000个产品，然后又将它们全部删除，会发生什么情况?
希望在此之前，所有这些场景都已经经过了测试，但是与整个团队一起确保最终确认功能被正确实现是一个重要的练习。过了这个点，就没有回头路了;一旦发布到生产环境中，它就掌握在客户手中，无论好坏。我们将在后面的章节中讨论如何处理生产中的问题，但是现在，考虑一下如果发布了一些根本性的问题，对项目声誉的损害。这是制作前的最后一次会议，在不可撤销的产品发布之前，可以计划关注的问题和最后一分钟的修复。
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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。
