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机器学习Machine Learning也非常复杂。从数千种算法、数百种开放源码包，以及需要具备从数据工程(DE)到高级统计分析和可视化等各种技能的专业实践者，ML专业实践者所需的工作确实令人生畏。增加这种复杂性的是，需要能够与广泛的专家、主题专家(sme)和业务单元组进行跨功能工作——就正在解决的问题的性质和ml支持的解决方案的输出进行沟通和协作。

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计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Biased testing

Internal testing is easy-well, easier than the alternatives. It’s painless (if the model works properly). It’s what we typically think of when we’re qualifying the results of a project. The process typically involves the following:

• Generating predictions on new (unseen to the modeling process) data
• Analyzing the distribution and statistical properties of the new predictions
• Taking random samples of predictions and making qualitative judgments of them
• Running handcrafted sample data (or their own accounts, if applicable) through the model

The first two elements in this list are valid for qualification of model effectiveness. They are wholly void of bias and should be done. The latter two, on the other hand, are dangerous. The final one is the more dangerous of them.

In our music playlist generator system scenario, let’s say that the DS team members are all fans of classical music. Throughout their qualitative verifications, they’ve been checking to see the relative quality of the playlist generator for the field of music that they are most familiar with: classical music. To perform these validations, they’ve been generating listening history of their favorite pieces, adjusting the implementation to fine-tune the results, and iterating on the validation process.

When they are fully satisfied that the solution works well at identifying a nearly uncanny level of sophistication for capturing thematic and tonally relevant similar pieces of music, they ask a colleague what they think. The results for both the DS team (Ben and Julie) as well as for their data warehouse engineer friend Connor are shown in figure 15.10.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Dogfooding

A far more thorough approach than Ben and Julie’s first attempt would have been to canvass people at the company. Instead of keeping the evaluation internal to the team, where a limited exposure to genres hampers their ability to qualitatively measure the effectiveness of the project, they could ask for help. They could ask around and see if people at the company might be interested in taking a look at how their own accounts and usage would be impacted by the changes the DS team is introducing. Figure 15.11 illustrates how this could work for this scenario.

Dogfooding, in the broadest sense, is consuming the results of your own product. The term refers to opening up functionality that is being developed so that everyone at a company can use it, find out how to break it, provide feedback on how it’s broken, and collectively work toward building a better product. All of this happens across a broad range of perspectives, drawing on the experience and knowledge of many employees from all departments.

However, as you can see in figure 15.11, the evaluation still contains bias. An internal user who uses the company’s product is likely not a typical user. Depending on their job function, they may be using their account to validate functionality in the product, use it for demonstrations, or simply interact with the product more because of an employee benefit associated with it.

In addition to the potentially spurious information contained within the listen history of employees, the other form of bias is that people like what they like. They also don’t like what they don’t like. Subjective responses to something as emotionally charged as music preferences add an incredible amount of bias due to the nature of being a member of the human race. Knowing that these predictions are based on their listening history and that it is their own company’s product, internal users evaluating their own profiles will generally be more critical than a typical user if they find something that they don’t like (which is a stark contrast to the builder bias that the DS team would experience).

While dogfooding is certainly preferable to evaluating a solution’s quality within the confines of the DS team, it’s still not ideal, mostly because of these inherent biases that exist.

机器学习代考

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Biased testing

内部测试很容易——好吧，比其他选择更容易。这是无痛的(如果模型工作正常的话)。这是我们在确定项目结果时通常会想到的。这个过程通常包括以下内容:

在新的(建模过程看不到的)数据上生成预测

分析新预测的分布和统计特性

随机抽取预测样本，并对其进行定性判断

通过模型运行手工制作的示例数据(或他们自己的帐户，如果适用的话)

此列表中的前两个元素对于模型有效性的资格是有效的。他们完全没有偏见，应该这样做。另一方面，后两者是危险的。最后一种是更危险的。

在我们的音乐播放列表生成器系统场景中，假设DS团队成员都是古典音乐迷。在他们的定性验证过程中，他们一直在检查他们最熟悉的音乐领域的播放列表生成器的相对质量:古典音乐。为了执行这些验证，他们已经生成了他们最喜欢的片段的收听历史，调整实现以微调结果，并在验证过程中迭代。

当他们完全满意这个解决方案能够很好地识别出一种近乎不可思议的复杂程度，从而捕捉到主题和音调相关的类似音乐片段时，他们就会询问同事自己的看法。DS团队(Ben和Julie)以及他们的数据仓库工程师朋友Connor的结果如图15.10所示。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Dogfooding

比本和朱莉的第一次尝试更彻底的方法是在公司里游说。与其在团队内部进行评估(游戏邦注:因为对游戏类型的接触有限而阻碍了他们定性地衡量项目的有效性)，他们不如寻求帮助。他们可以四处询问，看看公司里的人是否有兴趣看看他们自己的账户和使用情况会受到DS团队引入的变化的影响。图15.11说明了如何在这个场景中工作。

从最广泛的意义上讲，狗食就是食用自己产品的结果。这个术语指的是开放正在开发的功能，以便公司的每个人都可以使用它，找出如何破坏它，提供关于它如何被破坏的反馈，并共同努力构建更好的产品。所有这些都是在广泛的视角下进行的，利用了各个部门许多员工的经验和知识。

然而，如图15.11所示，评估仍然包含偏差。使用公司产品的内部用户可能不是典型的用户。根据他们的工作职能，他们可能会使用他们的帐户来验证产品中的功能，将其用于演示，或者仅仅是因为与产品相关的员工福利而更多地与产品交互。

除了员工的倾听历史中包含的潜在虚假信息外，另一种形式的偏见是人们喜欢他们喜欢的东西。他们也不喜欢他们不喜欢的东西。对于像音乐偏好这样充满情感的事物的主观反应，由于作为人类一员的本质，增加了难以置信的偏见。知道这些预测是基于他们的收听历史，并且这是他们自己公司的产品，如果内部用户发现他们不喜欢的东西，他们评估自己的资料通常会比普通用户更重要(这与DS团队所经历的构建者偏见形成鲜明对比)。

虽然在DS团队的范围内，狗食肯定比评估解决方案的质量更可取，但它仍然不是理想的，主要是因为存在这些固有的偏见。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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。

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机器学习Machine Learning也非常复杂。从数千种算法、数百种开放源码包，以及需要具备从数据工程(DE)到高级统计分析和可视化等各种技能的专业实践者，ML专业实践者所需的工作确实令人生畏。增加这种复杂性的是，需要能够与广泛的专家、主题专家(sme)和业务单元组进行跨功能工作——就正在解决的问题的性质和ml支持的解决方案的输出进行沟通和协作。

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计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Process over technology

The success of a feature store implementation is not in the specific technology used to implement it. The benefit is in the actions it enables a company to take with its calculated and standardized feature data.

Let’s briefly examine an ideal process for a company that needs to update the definition of its revenue metric. For such a broadly defined term, the concept of revenue at a company can be interpreted in many ways, depending on the end-use case, the department concerned with the usage of that data, and the level of accounting standards applied to the definition for those use cases.

A marketing group, for instance, may be interested in gross revenue for measuring the success rate of advertising campaigns. The DE group may define multiple variations of revenue to handle the needs of different groups within the company. The DS team may be looking at a windowed aggregation of any column in the data warehouse that has the words “sales,” “revenue,” or “cost” in it to create feature data. The BI team might have a more sophisticated set of definitions that appeal to a broader set of analytics use cases.

Changing a definition of the logic of such a key business metric can have farreaching impacts to an organization if everyone is responsible for their group’s personal definitions. The likelihood of each group changing its references in each of the queries, code bases, reports, and models that it is responsible for is marginal. Fragmenting the definition of such an important metric across departments is problematic enough on its own. Creating multiple versions of the defining characteristics within each group is a recipe for complete chaos. With no established standard for how key business metrics are defined, groups within a company are effectively no longer speaking on even terms when evaluating the results and outputs from one another.

Regardless of the technology stack used to store the data for consumption, having a process built around change management for critical features can guarantee a frictionless and resilient data migration. Figure 15.4 illustrates such a process.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|The dangers of a data silo

Data silos are deceptively dangerous. Isolating data in a walled-off, private location that is accessible only to a certain select group of individuals stifles the productivity of other teams, causes a large amount of duplicated effort throughout an organization, and frequently (in my experience of seeing them, at least) leads to esoteric data definitions that, in their isolation, depart wildly from the general accepted view of a metric for the rest of the company.

It may seem like a really great thing when an ML team is granted a database of its own or an entire cloud object store bucket to empower the team to be self-service. The seemingly geologically scaled time spent for the DE or warehousing team to load required datasets disappears. The team members are fully masters of their domain, able to load, consume, and generate data with impunity. This can definitely be a good thing, provided that clear and soundly defined processes govern the management of this technology.

But clean or dirty, an internal-use-only data storage stack is a silo, the contents squirreled away from the outside world. These silos can generate more problems than they solve.

To show how a data silo can be disadvantageous, let’s imagine that we work at a company that builds dog parks. Our latest ML project is a bit of a moon shot, working with counterfactual simulations (causal modeling) to determine which amenities would be most valuable to our customers at different proposed construction sites. The goal is to figure out how to maximize the perceived quality and value of the proposed parks while minimizing our company’s investment costs.

To build such a solution, we have to get data on all of the registered dog parks in the country. We also need demographic data associated with the localities of these dog parks. Since the company’s data lake contains no data sources that have this information, we have to source it ourselves. Naturally, we put all of this information in our own environment, thinking it will be far faster than waiting for the DE team’s backlog to clear enough to get around to working on it.

After a few months, questions began to arise about some of the contracts that the company had bid on in certain locales. The business operations team is curious about why so many orders for custom paw-activated watering fountains are being ordered as part of some of these construction inventories. As the analysts begin to dig into the data available in the data lake, they can’t make sense of why the recommendations for certain contracts consistently recommended these incredibly expensive components.

机器学习代考

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Process over technology

功能库实现的成功不在于实现它所使用的特定技术。其好处在于，它使公司能够利用其计算和标准化的特征数据采取行动。

让我们简要地研究一下需要更新收入指标定义的公司的理想流程。对于这样一个定义广泛的术语，公司收入的概念可以用多种方式解释，这取决于最终用例、与该数据的使用有关的部门，以及应用于这些用例定义的会计标准的级别。

例如，一个营销团队可能对毛收入感兴趣，以衡量广告活动的成功率。DE组可以定义多种收入变化来处理公司内不同组的需求。DS团队可能会查看数据仓库中包含“销售”、“收入”或“成本”字样的任何列的窗口聚合，以创建特征数据。BI团队可能拥有更复杂的定义集，以吸引更广泛的分析用例集。

如果每个人都对其团队的个人定义负责，那么更改此类关键业务度量的逻辑定义可以对组织产生深远的影响。每个组在其负责的每个查询、代码库、报告和模型中更改其引用的可能性很小。跨部门划分如此重要的度量标准的定义本身就有足够的问题。在每个组中创建定义特征的多个版本会导致完全的混乱。由于没有关于如何定义关键业务指标的既定标准，公司内部的团队在评估彼此的结果和输出时，实际上不再以平等的方式说话。

无论使用何种技术堆栈来存储供消费的数据，围绕关键特性的变更管理构建流程都可以保证无摩擦且有弹性的数据迁移。图15.4说明了这样一个过程。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|The dangers of a data silo

数据孤岛看起来很危险。将数据隔离在一个封闭的私有位置，只有特定的一组个人可以访问，这会扼杀其他团队的生产力，在整个组织中导致大量的重复工作，并且经常(至少在我看到他们的经验中)导致深奥的数据定义，在他们的隔离中，与公司其他部分普遍接受的度量标准观点背道而驰。

当ML团队被授予自己的数据库或整个云对象存储桶以授权团队进行自助服务时，这似乎是一件非常棒的事情。DE或仓库团队加载所需数据集所花费的时间似乎是按地质比例计算的。团队成员完全掌握了他们的领域，能够不受惩罚地加载、使用和生成数据。这绝对是一件好事，前提是该技术的管理有清晰而完善的流程定义。

但是，无论是干净的还是脏的，仅供内部使用的数据存储堆栈都是一个筒仓，其内容与外部世界隔绝。这些竖井产生的问题比它们解决的问题要多。

为了说明数据孤岛是多么的不利，让我们想象一下，我们在一家建造狗公园的公司工作。我们最新的机器学习项目有点像登月，使用反事实模拟(因果模型)来确定在不同的拟建工地，哪些设施对我们的客户最有价值。我们的目标是找出如何最大限度地提高拟建公园的质量和价值，同时最大限度地降低公司的投资成本。

为了建立这样的解决方案，我们必须获得全国所有注册狗公园的数据。我们还需要与这些狗公园所在地相关的人口统计数据。由于公司的数据湖不包含包含此信息的数据源，因此我们必须自己查找。很自然地，我们把所有这些信息放在我们自己的环境中，认为这样做比等待DE团队的待办事项清理干净以便腾出时间进行工作要快得多。

几个月后，该公司在某些地区投标的一些合同开始出现问题。业务运营团队很好奇，为什么这么多定制的爪动喷水器订单被订购，作为这些建筑库存的一部分。当分析师开始挖掘数据湖中的可用数据时，他们无法理解为什么某些合同的建议总是推荐这些非常昂贵的组件。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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。

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机器学习Machine Learning也非常复杂。从数千种算法、数百种开放源码包，以及需要具备从数据工程(DE)到高级统计分析和可视化等各种技能的专业实践者，ML专业实践者所需的工作确实令人生畏。增加这种复杂性的是，需要能够与广泛的专家、主题专家(sme)和业务单元组进行跨功能工作——就正在解决的问题的性质和ml支持的解决方案的输出进行沟通和协作。

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计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Model interpretability

Let’s suppose that we’re working on a problem designed to control forest fires. The organization that we work for can stage equipment, personnel, and services to locations within a large national park system in order to mitigate the chances of wildfires growing out of control. To make logistics effectiveness as efficient as possible, we’ve been tasked with building a solution that can identify risks of fire outbreaks by grid coordinates. We have several years of data, sensor data from each location, and a history of fire-burn area for each grid position.

After building the model and providing the predictions as a service to the logistics team, questions arise about the model’s predictions. The logistics team members notice that certain predictions don’t align with their tribal knowledge of having dealt with fire seasons, voicing concerns about addressing predicted calamities with the feature data that they’re exposed to.

They’ve begun to doubt the solution. They’re asking questions. They’re convinced that something strange is going on and they’d like to know why their services and personnel are being told to cover a grid coordinate in a month that, as far as they can remember, has never had a fire break out.

How can we tackle this situation? How can we run simulations of our feature vector for the prediction through our model and tell them conclusively why the model predicted what it did? Specifically, how can we implement explainable artificial intelligence (XAI) on our model with the minimum amount of effort?

When planning out a project, particularly for a business-critical use case, a frequently overlooked aspect is to think about model explainability. Some industries and companies are the exception to this rule, because of either legal requirements or corporate policies, but for most groups that I’ve interacted with, interpretability is an afterthought.

I understand the reticence that most teams have in considering tacking on XAI functionality to a project. During the course of EDA, model tuning, and QA validation, the DS team generally understands the behavior of the model quite well. Implementing XAI may seem redundant.

By the time you need to explain how or why a model predicted what it did, you’re generally in a panic situation that is already time-constrained. Through implementing XAI processes through straightforward open source packages, this panicked and chaotic scramble to explain functionality of a solution can be avoided.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Shapley additive explanations

One of the more well-known and thoroughly proven XAI implementations for Python is the shap package, written and maintained by Scott Lundberg. This implementation is fully documented in detail in the 2017 NeurIPS paper “A Unified Approach to Interpreting Model Predictions” by Lundberg and Su-In Lee.

At the core of the algorithm is game theory. Essentially, when we’re thinking of features that go into a training dataset, what is the effect on the model’s predictions for each feature? As with players in a team sport, if a match is the model itself and the features involved in training are the players, what is the effect on the match if one player is substituted for another? How one player’s influence changes the outcome of the game is the basic question that shap is attempting to answer.
FOUNDATION
The principle behind shap involves estimating the contribution of each feature from the training dataset upon the model. According to the original paper, calculating the true contribution (the exact Shapley value) requires evaluating all permutations for each row of the dataset for inclusion and exclusion of the source row’s feature, creating different coalitions of feature groupings.

For instance, if we have three features $\left(\mathrm{a}, \mathrm{b}\right.$, and $\mathrm{c}$; original features denoted with $\mathrm{i}_{\mathrm{i}}$ ), with replacement features from the dataset denoted as ${ }_j$ (for example, $a_j$ ) the coalitions to test for evaluating feature $b$ are as follows:
$$
\left(a_i, b_i, c_j\right),\left(a_i, b_j, c_j\right),\left(a_i, b_j, c_i\right),\left(a_j, b_i, c_j\right),\left(a_j, b_j, c_i\right)
$$
These coalitions of features are run through the model to retrieve a prediction. The resulting prediction is then differenced from the original row’s prediction (and an absolute value taken of the difference). This process is repeated for each feature, resulting in a feature-value contribution score when a weighted average is applied to each delta grouping per feature.

It should come as no surprise that this isn’t a very scalable solution. As the feature count increases and the training dataset’s row count increases, the computational complexity of this approach quickly becomes untenable. Thankfully, another solution is far more scalable: the approximate Shapley estimation.

机器学习代考

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Model interpretability

假设我们正在研究一个控制森林火灾的问题。我们工作的组织可以将设备、人员和服务部署到大型国家公园系统内的各个地点，以减少野火失控的可能性。为了尽可能提高物流效率，我们的任务是建立一个可以通过网格坐标识别火灾爆发风险的解决方案。我们有几年的数据，每个位置的传感器数据，以及每个网格位置的火灾区域历史。

在构建模型并将预测作为服务提供给物流团队之后，出现了关于模型预测的问题。物流团队成员注意到，某些预测与他们处理火灾季节的部落知识不一致，表达了他们对使用他们所接触到的特征数据来处理预测灾难的担忧。

他们开始怀疑这个解决办法了。他们在问问题。他们确信发生了一些奇怪的事情，他们想知道为什么他们的服务和人员被要求在一个月内覆盖一个网格坐标，就他们所记得的，从来没有发生过火灾。

我们如何应对这种情况?我们如何通过我们的模型对预测的特征向量进行模拟，并最终告诉他们为什么模型预测了它所做的事情?具体来说，我们如何以最少的努力在我们的模型上实现可解释的人工智能(XAI) ?

当规划一个项目时，特别是对于业务关键型用例，一个经常被忽视的方面是考虑模型的可解释性。由于法律要求或公司政策，一些行业和公司是这条规则的例外，但对于我接触过的大多数团体来说，可解释性是事后考虑的。

我理解大多数团队在考虑将XAI功能添加到项目中时的沉默。在EDA、模型调优和QA验证过程中，DS团队通常非常了解模型的行为。实现XAI似乎是多余的。

当你需要解释一个模型如何或为什么预测它所做的事情时，你通常已经处于时间有限的恐慌状态。通过直接的开放源码包实现XAI过程，可以避免解释解决方案功能时出现的恐慌和混乱。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Shapley additive explanations

shap包是Python中比较知名且经过彻底验证的XAI实现之一，它由Scott Lundberg编写和维护。Lundberg和Su-In Lee在2017年NeurIPS论文“解释模型预测的统一方法”中详细记录了这种实现。

算法的核心是博弈论。从本质上讲，当我们考虑进入训练数据集的特征时，每个特征对模型预测的影响是什么?就像团队运动中的球员一样，如果比赛是模型本身，训练中涉及的特征是球员，那么如果一名球员被另一名球员替换，会对比赛产生什么影响?玩家的影响力如何改变游戏结果是《shape》试图回答的基本问题。
基础
shape背后的原理包括估计来自训练数据集的每个特征对模型的贡献。根据原始论文，计算真正的贡献(确切的Shapley值)需要评估数据集每行的所有排列，以包含和排除源行的特征，创建不同的特征组联盟。

例如，如果我们有三个特征$\left(\mathrm{a}, \mathrm{b}\right.$和$\mathrm{c}$;原始特征表示为$\mathrm{i}_{\mathrm{i}}$)，替换特征表示为${ }_j$(例如，$a_j$)，用于评估特征$b$的测试联盟如下:
$$
\left(a_i, b_i, c_j\right),\left(a_i, b_j, c_j\right),\left(a_i, b_j, c_i\right),\left(a_j, b_i, c_j\right),\left(a_j, b_j, c_i\right)
$$
这些特征的联合通过模型来检索预测。然后将得到的预测值与原始行的预测值进行差值(并取差值的绝对值)。对每个特征重复此过程，当对每个特征的每个增量分组应用加权平均值时，产生一个特征值贡献分数。

毫无疑问，这不是一个非常可扩展的解决方案。随着特征数的增加和训练数据集行数的增加，这种方法的计算复杂度很快就会变得站不住脚。值得庆幸的是，另一种解决方案更具可扩展性:近似Shapley估计。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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。

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机器学习Machine Learning也非常复杂。从数千种算法、数百种开放源码包，以及需要具备从数据工程(DE)到高级统计分析和可视化等各种技能的专业实践者，ML专业实践者所需的工作确实令人生畏。增加这种复杂性的是，需要能够与广泛的专家、主题专家(sme)和业务单元组进行跨功能工作——就正在解决的问题的性质和ml支持的解决方案的输出进行沟通和协作。

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计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Leaning heavily on prior art

We could use nearly any of the comical examples from table 15.1 to illustrate the first rule in creating fallback plans. Instead, let’s use an actual example from my own personal history.

I once worked on a project that had to deal with a manufacturing recipe. The goal of this recipe was to set a rotation speed on a ludicrously expensive piece of equipment while a material was dripped onto it. The speed of this unit needed to be adjusted periodically throughout the day as the temperature and humidity changed the viscosity of the material being dripped onto the product. Keeping this piece of equipment running optimally was my job; there were many dozens of these stations in the machine and many types of chemicals.

As in so many times in my career, I got really tired of doing a repetitive task. I figured there had to be some way to automate the spin speed of these units so I wouldn’t have to stand at the control station and adjust them every hour or so. Thinking myself rather clever, I wired up a few sensors to a microcontroller, programmed the programmable logic controller to receive the inputs from my little controller, wrote a simple program that would adjust the chuck speed according to the temperature and humidity in the room, and activated the system.

Everything went well, I thought, for the first few hours. I had programmed a simple regression formula into the microcontroller, checked my math, and even tested it on an otherwise broken piece of equipment. It all seemed pretty solid.

It wasn’t until around 3 a.m. that my pager (yes, it was that long ago) started going off. By the time I made it to the factory 20 minutes later, I realized that I had caused an overspeed condition in every single spin chuck system. They stopped. The rest of the liquid dosing system did not. As the chilly breeze struck the back of my head, and I looked out at the open bay doors letting in the $27^{\circ} \mathrm{F}$ night air, I realized my error.
I didn’t have a fallback condition. The regression line, taking in the ambient temperature, tried to compensate for the untested range of data (the viscosity curve wasn’t actually linear at that range), and took a chuck that normally rotated at around 2,800 RPM and tried to instruct it to spin at 15,000 RPM.

I spent the next four days and three nights cleaning up lacquer from the inside of that machine. By the time I was finished, the lead engineer took me aside and handed me a massive three-ring binder and told me to “read it before playing any more games.” (I’m paraphrasing. I can’t put into print what he said to me.) The book was filled with the materials science analysis of each chemical that the machine was using. It had the exact viscosity curves that I could have used. It had information on maximum spin speeds for deposition.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Cold-start woes

For certain types of ML projects, model prediction failures are not only frequent, but also expected. For solutions that require a historical context of existing data to function properly, the absence of historical data prevents the model from making a prediction. The data simply isn’t available to pass through the model. Known as the cold-start problem, this is a critical aspect of solution design and architecture for any project dealing with temporally associated data.

As an example, let’s imagine that we run a dog-grooming business. Our fleets of mobile bathing stations scour the suburbs of North America, offering all manner of services to dogs at their homes. Appointments and service selection is handled through an app interface. When booking a visit, the clients select from hundreds of options and prepay for the services through the app no later than a day before the visit.

To increase our customers’ satisfaction (and increase our revenue), we employ a service recommendation interface on the app. This model queries the customer’s historical visits, finds products that might be relevant for them, and indicates additional services that the dog might enjoy. For this recommender to function correctly, the historical services history needs to be present during service selection.

This isn’t much of a stretch for anyone to conceptualize. A model without data to process isn’t particularly useful. With no history available, the model clearly has no data in which to infer additional services that could be recommended for bundling into the appointment.

What’s needed to serve something to the end user is a cold-start solution. An easy implementation for this use case is to generate a collection of the most frequently ordered services globally. If the model doesn’t have enough data to provide a prediction, this popularity-based services aggregation can be served in its place. At that point, the app IFrame element will at least have something in it (instead of showing an empty collection) and the user experience won’t be broken by seeing an empty box.

机器学习代考

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Leaning heavily on prior art

我们几乎可以使用表15.1中的任何一个有趣的例子来说明创建后备计划的第一条规则。相反，让我们用我个人经历中的一个实际例子。

我曾经做过一个项目，必须处理一个制造配方。这个配方的目标是在一个昂贵得离谱的设备上设定一个旋转速度，同时把一种材料滴在上面。该装置的速度需要在一天中周期性地调整，因为温度和湿度改变了被滴到产品上的材料的粘度。保持这台设备的最佳运行状态是我的工作;机器里有几十个这样的工作站和许多种类的化学品。

在我的职业生涯中有很多次，我真的厌倦了做重复的工作。我想一定有某种方法可以自动控制这些装置的旋转速度，这样我就不必站在控制站，每隔一小时左右就调整一次。我觉得自己很聪明，于是在一个微控制器上安装了几个传感器，给可编程逻辑控制器编程，让它接收来自我的小控制器的输入，然后写了一个简单的程序，根据房间里的温度和湿度来调整卡盘的速度，然后启动了系统。

我想，在最初的几个小时里，一切都很顺利。我在微控制器中编写了一个简单的回归公式，检查了我的数学计算，甚至在一个坏掉的设备上进行了测试。一切似乎都很可靠。

直到凌晨3点左右，我的呼机才开始响(是的，那是很久以前的事了)。20分钟后，当我到达工厂时，我意识到我已经在每个旋转卡盘系统中造成了超速状态。他们停止了。液体加药系统的其余部分没有。当冷风吹过我的后脑勺时，我望着敞开的门，让27美元的夜晚空气进来，我意识到自己的错误。
我没有退路。回复线考虑了环境温度，试图补偿未测试的数据范围(粘度曲线在该范围内实际上不是线性的)，并选择了一个通常以2800转/分左右旋转的卡盘，并试图指示它以15,000转/分旋转。

接下来的四天三夜我都在清理机器里面的漆。当我完成游戏时，首席工程师把我叫到一边，递给我一个巨大的三环活页夹，并告诉我“在继续玩游戏之前先阅读它。”(我套用。我不能把他对我说的话付梓。)这本书里写满了机器所使用的每种化学物质的材料科学分析。它有我可以用的粘度曲线。它有关于沉积的最大旋转速度的信息。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Cold-start woes

对于某些类型的ML项目，模型预测失败不仅频繁，而且是意料之中的。对于需要现有数据的历史上下文才能正常工作的解决方案，缺少历史数据会阻止模型进行预测。数据根本无法通过模型。这被称为冷启动问题，对于任何处理临时关联数据的项目来说，这是解决方案设计和体系结构的一个关键方面。

举个例子，假设我们经营一家狗狗美容公司。我们的移动洗浴站遍布北美郊区，为狗狗提供各种上门服务。约会和服务选择是通过应用程序界面处理的。当预约参观时，客户可以从数百个选项中进行选择，并在参观前一天通过应用程序预付服务费用。

为了提高客户的满意度(并增加我们的收入)，我们在应用程序上使用了一个服务推荐界面。这个模型会查询客户的历史访问记录，找到可能与他们相关的产品，并指出狗可能喜欢的其他服务。要使此推荐程序正确运行，在服务选择期间需要提供历史服务历史。

这对任何人来说都不是很容易理解的。没有数据要处理的模型并不是特别有用。由于没有可用的历史记录，该模型显然没有数据来推断可以推荐绑定到约会中的其他服务。

为最终用户提供服务所需要的是冷启动解决方案。此用例的一个简单实现是生成全局最频繁订购的服务的集合。如果模型没有足够的数据来提供预测，则可以使用这种基于流行度的服务聚合。在这一点上，应用程序的IFrame元素至少会有一些东西在里面(而不是显示一个空的集合)，用户体验不会因为看到一个空框而被破坏。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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。