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|Tuning: Automating the annoying stuff
Throughout the last two chapters, we’ve been focusing on a peanut forecasting problem. At the end of chapter 6, we had a somewhat passable prototype, validated on a single airport. The process used to adjust and tune the predictive performance of the model was manual and not particularly scientific, and left a large margin between what is possible for the model’s predictive ability and what we had manually tuned.
In this scenario, the difference between $\mathrm{OK}$ and very good predictions could be a large margin of product that we want to stage at airports. Being off in our forecasts, after all, could translate to many millions of dollars. Spending time manually tuning by just trying a bunch of hyperparameters simply won’t scale for predictive accuracy or for timeliness of delivery.
If we want to come up with a better approach than tribal-knowledge guessing for tuning the model, we need to look at our options. Figure 7.1 shows various approaches by just trying a bunch of hyperparameters simply won’t scale for predictive accuracy or for timeliness of delivery.
If we want to come up with a better approach than tribal-knowledge guessing for tuning the model, we need to look at our options. Figure 7.1 shows various approaches that DS teams use to tune models, progressing in order from simple (less powerful and maintainable) to complex (custom framework).
The top section, manual tuning, is typically how prototypes are built. Manually testing values of hyperparameters, when doing rapid testing, is an understandable approach. The goal of the prototype, as mentioned in chapter 6 , is getting an approximation of the tunability of a solution. At the stage of moving toward a production-capable solution, however, more maintainable and powerful solutions need to be considered.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Tuning options
We know that we need to tune the model. In chapter 6 , we saw clearly what happens if we don’t do that: generating a forecast so laughably poor that pulling numbers from a hat would be more accurate. However, multiple options could be pursued to arrive at the most optimal set of hyperparameters.
MAnUal tUNing (EdUCATEd GUESSING)
We will see later, when applying Hyperopt to our forecasting problem, just how difficult it will be to arrive at the optimal hyperparameters for each model that needs to be built for this project. Not only are the optimized values unintuitive to guess at, but each forecasting model’s optimal hyperparameter set is different from that of other models.
Getting even remotely close to optimal parameters with a manual testing methodology is unlikely. The process is inefficient, frustrating, and an incredible waste of time to attempt, as shown in figure 7.2.
TIP Don’t try manual tuning unless you’re working with an algorithm that has a very small number of hyperparameters (one or two, preferably Boolean or categorical).
The primary issue with this method is in tracking what has been tested. Even if a system was in place to record and ensure that the same values haven’t been tried before, the sheer amount of work required to maintain that catalog is overwhelming, prone to errors, and pointless in the extreme.
Project work, after the rapid prototyping phase, should always abandon this approach to tuning as soon as is practicable. You have so many better things to do with your time, believe me.
GRID SEARCH
A cornerstone of ML techniques, the brute-force-search approach of grid-based testing of hyperparameters has been around for quite some time. To perform a grid search, the DS will select a set collection of values to test for each hyperparameter. The grid search API will then assemble collections of hyperparameters to test by creating permutations of each value from each group that has been specified. Figure 7.3 illustrates how this works, as well as why it might not be something that you would entertain for models with a lot of hyperparameters.
As you can see, with high hyperparameter counts, the sheer number of permutations that need to be tested can quickly become overwhelming. The trade-off, clearly,is between the time required to run all of the permutations and the search capability of the optimization. If you want to explore more of the hyperparameter response surface, you’re going to have to run more iterations. There’s really no free lunch here.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Tuning: Automating the annoying stuff
在过去的两章中，我们一直专注于花生预测问题。在第6章的最后，我们得到了一个还可以通过的原型，并在一个机场进行了验证。用于调整和调整模型的预测性能的过程是手动的，而不是特别科学的，并且在模型的预测能力和我们手动调整的能力之间留下了很大的差距。
在这种情况下，$\ mathm {OK}$和非常好的预测之间的差异可能是我们想要在机场放置的产品的很大边际。毕竟，偏离我们的预测可能会带来数百万美元的损失。花时间通过尝试一堆超参数来手动调整，根本无法提高预测的准确性或交付的及时性。
如果我们想提出一个比部落知识猜测更好的方法来调整模型，我们需要看看我们的选择。图7.1展示了各种方法，只是尝试了一堆超参数，这些方法根本无法扩展预测的准确性或交付的及时性。
如果我们想提出一个比部落知识猜测更好的方法来调整模型，我们需要看看我们的选择。图7.1显示了DS团队用于调优模型的各种方法，按照从简单(功能较弱且可维护)到复杂(自定义框架)的顺序进行。
最上面的部分，手动调优，是典型的原型构建方式。在进行快速测试时，手动测试超参数值是一种可以理解的方法。正如第6章所提到的，原型的目标是获得解决方案的可调性的近似值。然而，在向具有生产能力的解决方案移动的阶段，需要考虑更具可维护性和更强大的解决方案。
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Tuning options
我们知道我们需要调整模型。在第6章中，我们清楚地看到，如果我们不这样做会发生什么:生成一个糟糕得可笑的预测，以至于从帽子里取数字会更准确。但是，可以采用多种选择来获得最优的超参数集。
手动调优(有根据的猜测)
我们稍后将看到，当将Hyperopt应用于我们的预测问题时，为这个项目需要构建的每个模型到达最佳超参数是多么困难。不仅优化值难以直观猜测，而且每个预测模型的最优超参数集也不同于其他模型。
使用手动测试方法获得接近最优参数的数据是不可能的。这个过程效率低下，令人沮丧，而且非常浪费时间，如图7.2所示。
TIP不要尝试手动调优，除非您使用的算法具有非常少的超参数(一个或两个，最好是布尔或分类)。
该方法的主要问题是跟踪已测试的内容。即使有一个系统可以记录并确保相同的值以前没有被尝试过，维护该目录所需的大量工作也是压倒性的，容易出错，而且在极端情况下毫无意义。
项目工作，在快速原型阶段之后，应该总是在可行的情况下放弃这种调优方法。相信我，你有很多更重要的事情要做。
GRID SEARCH
作为机器学习技术的基石，基于网格的超参数测试的蛮力搜索方法已经存在了相当长的一段时间。为了执行网格搜索，DS将选择一组值集合来测试每个超参数。然后，网格搜索API将通过创建指定的每个组中的每个值的排列来组装超参数集合以进行测试。图7.3说明了这是如何工作的，以及为什么对于具有大量超参数的模型可能不会考虑到这一点。
正如您所看到的，使用高超参数计数，需要测试的排列的绝对数量可能很快变得压倒性。显然，这是运行所有排列所需的时间和优化的搜索能力之间的权衡。如果你想探索更多的超参数响应面，你将不得不运行更多的迭代。这里没有免费的午餐。
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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。
