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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At the conclusion of chapter 5 , we were left at a stage where we were ready to evaluate the different univariate modeling approaches for forecasting passengers at airports. The team is now ready to split into groups; each will focus on implementations of the various researched options that have been discovered, putting forth their best efforts not only to produce as accurate a solution as they can, but also to understand the nuances of tuning each model.
Before everyone goes off to hack through the implementations, a few more standard tooling functions need to be developed to ensure that everyone is evaluating the same metrics, producing the same reports, and generating the appropriate visualizations that can easily show the benefits and drawbacks of the disparate approaches. Once these are completed, the teams can then get into the task of evaluating and researching each of their assigned modeling tasks, all using the same core functionality and scoring. Figure 6.2 gives an overview of typical utilities, functionality, and standards that should be adhered to during the model prototyping phase of a project.
As mentioned in section 5.2, this path of actions is generally focused on supervised learning project work. A prototyping phase for, say, a $\mathrm{CNN}$ would look quite a bit different (with far more front-loaded work in building human-readable evaluations of the model performance, particularly if we’re talking about a classifier). But in general, these pre-work actions and approaches to prototyping different solutions will save weeks of frustrating rework and confusion if adhered to.
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In chapter 5 , we looked at and developed a set of visualization tools and basic data ingestion and formatting functions that each team can use. We built these for two primary purposes:
Standardization-So that each team is generating identical plots, figures, and metrics to allow for a coherent comparison between the different approaches
Communication-So that we can generate referenceable visualizations to demonstrate to the business how our modeling efforts are solving the problem
It is critically important to meet these two needs starting at this phase of project work. Without standardization, we run the risk of making poor decisions on which approach to go with for the MVP (and the subsequent fully developed solution). In addition, we risk wasting time by multiple teams that, instead of testing their approaches, are building implementations that are effectively identical to a visualization that in essence does the same thing. Without the communication aspect, we would be left with either confusing metric score values to report, or, in the worst case, raw code to show to the business. Either approach would be a recipe for disaster in a demonstration meeting.
Always be prepared with non-confusing plots
One of the earliest lessons that I learned as a fledgling data scientist (back before we were called that) was that not every person in a company has an appetite for statistics. There is no better way to learn this than by spouting off the veracity of a solution that you’ve spent months working on by claiming some obscure (to them, not to
(continued)
us) accuracy score, confidence interval, or other mathematical metric to an executive who is providing funding for a project.
As a species, we yearn for order and patterns in the world. Negentropy (a term coined by Leon Brillouin) is a natural evolutionary tendency that is effectively programmed into us. Because of this, visual representations of data, particularly when crafted to simplify a highly complex system, are always going to be more effective as a communications tool.
I can’t recommend strongly enough that for any particular solution that a data scientist is working on, a great deal of thought and energy should be spent thinking of, and building, the most effective and easy-to-comprehend visualization that conveys the respective predictive power of the algorithms in use (or developed from scratch) to solve the targeted business problem. This isn’t to say that everyone in the business units is going to be ignorant of the metrics used; rather, the point is that a visual representation is always going to be more powerful in conveying information about an $\mathrm{ML}$ solution than any other means.
To quote the original conveyer of the idea, Henrik Ibsen, “A thousand words leave not the same deep impression as does a single deed.” In other words, conveniently adapted by Fred R. Barnard, “a picture is worth a thousand words.”
机器学习代写
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在第5章的结尾，我们已经准备好评估用于预测机场乘客的不同单变量建模方法。团队现在准备分成小组;每个人都将专注于已经发现的各种研究选项的实现，尽最大努力不仅产生尽可能准确的解决方案，而且还要理解调优每个模型的细微差别。
在每个人着手完成实现之前，需要开发更多的标准工具功能，以确保每个人都在评估相同的指标，生成相同的报告，并生成适当的可视化，可以轻松地显示不同方法的优点和缺点。一旦这些都完成了，团队就可以开始评估和研究他们分配的每个建模任务，所有这些都使用相同的核心功能和评分。图6.2概述了在项目的模型原型阶段应该遵循的典型实用程序、功能和标准。
如5.2节所述，这一行动路径通常侧重于监督学习项目工作。例如，$\ mathm {CNN}$的原型阶段看起来会有很大的不同(在构建人类可读的模型性能评估方面有更多的前端负载工作，特别是如果我们谈论的是分类器)。但总的来说，这些工作前的行动和方法原型不同的解决方案将节省数周的令人沮丧的返工和混乱，如果坚持。
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在第5章中，我们研究并开发了一组可视化工具以及每个团队都可以使用的基本数据摄取和格式化功能。我们建立这些模型有两个主要目的:标准化——这样每个团队生成相同的图、图和量度，以便在不同的方法之间进行一致的比较——这样我们就可以生成可参考的可视化，向业务展示我们的建模工作是如何解决问题的
在项目工作的这个阶段开始满足这两个需求是至关重要的。如果没有标准化，我们就有可能在MVP(以及随后的完全开发的解决方案)中做出错误的决策。另外，我们冒着被多个团队浪费时间的风险，这些团队不是测试他们的方法，而是构建与本质上做同样事情的可视化有效相同的实现。如果没有通信方面，我们就会留下要报告的令人困惑的度量得分值，或者在最坏的情况下，要向业务显示的原始代码。在演示会议上，任何一种方法都可能导致灾难。
总是准备好不容易混淆的图表
作为一名初出茅庐的数据科学家(在我们被称为数据科学家之前)，我学到的最早的经验之一是，并不是公司里的每个人都对统计数据有兴趣。要了解这一点，最好的方法就是通过向为项目提供资金的执行人员声称一些模糊的(对他们而言，而不是对
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我们)准确性评分、置信区间或其他数学指标，来吹嘘您花费数月时间研究的解决方案的准确性。作为一个物种，我们渴望世界的秩序和模式。负熵(由Leon Brillouin创造的一个术语)是一种自然的进化趋势，它有效地植入了我们的身体。正因为如此，数据的可视化表示，特别是在精心设计以简化高度复杂的系统时，总是将成为更有效的通信工具。
我强烈建议，对于数据科学家正在研究的任何特定解决方案，都应该花费大量的思想和精力来思考和构建最有效、最易于理解的可视化，以传达正在使用(或从头开发)的算法的各自预测能力，以解决目标业务问题。这并不是说业务单位中的每个人都不知道所使用的指标;更确切地说，关键是视觉表示在传达关于$\ mathm {ML}$解决方案的信息方面总是比任何其他方式都更强大。引用最早表达这一思想的易卜生的话:“千言万语不如一个行动给人的深刻印象。”换句话说，弗雷德·r·巴纳德(Fred R. Barnard)很方便地改编了这句话:“一张图片胜过千言万语。”
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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。
