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 。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写机器学习 machine learning方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写机器学习 machine learning代写方面经验极为丰富，各种代写机器学习 machine learning相关的作业也就用不着说。
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Clarifying correlation vs. causation
An important part of presenting model results to a business unit is to be clear about the differences between correlation and causation. If there is even a slight chance of business leaders inferring a causal relationship from anything that you are showing them, it’s best to have this chat.
Correlation is simply the relationship or association that observed variables have to one another. It does not imply any meaning apart from the existence of this relationship. This concept is inherently counterintuitive to laypersons who are not involved in analyzing data. Making reductionist conclusions that “seem to make sense” about the data relationships in an analysis is effectively how our brains are wired.
For example, we could collect sales data for ice cream trucks and sales of mittens, both aggregated by week of year and country. We could calculate a strong negative correlation between the two (ice cream sales go up as mitten sales increase, and vice versa). Most people would chuckle at a conclusion of causality: “Well, if we want to sell more ice cream, we need to reduce our supply of mittens!”
What a layperson might instantly state from such a silly example is, “Well, people buy mittens when it’s cold and ice cream when it’s hot.” This is an attempt at defining causation. Based on this negative correlation in the observed data, we definitely can’t make such an inference regarding causation. We have no way of knowing what actually influenced the effect of purchasing ice cream or mittens on an individual basis (per observation).
If we were to introduce an additional confounding variable to this analysis (outside temperature), we might find additional confirmation of our spurious conclusion. However, this ignores the complexity of what drives decisions to purchase. As an example, see figure 11.7.
It’s clear that a relationship is present. As temperature increases, ice cream sales increase as well. The relationship being exhibited is fairly strong. But can we infer anything other than the fact that there is a relationship?
Let’s look at another plot. Figure 11.8 shows an additional observational data point that we could put into a model to aid in predicting whether someone might want to buy our ice cream.
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Leveraging A/B testing for attribution calculations
In the previous section, we established the importance of attribution measurement. For our ice cream coupon model, we defined a methodology to split our customer base into different cohort segments to minimize latent variable influence. We’ve defined why it’s so critical to evaluate the success criteria of our implementation based on business metrics associated with what we’re trying to improve (our revenue).
Armed with this understanding, how do we go about calculating the impact? How can we make an adjudication that is mathematically sound and provides an irrefutable assessment of something as complex as a model’s impact on the business?
A/B testing 101
Now that we have defined our cohorts by using a simple percentile-based RFM segmentation (the three groups that we assigned to customers in section 11.1.1), we’re ready to conduct random stratified sampling of our customers to determine which coupon experience they will get.
The control group will be getting the pre-ML treatment of a generic coupon being sent to their inbox on Mondays at 8 a.m. PST. The test group will be getting the targeted content and delivery timing.
NOTE Although simultaneously releasing multiple elements of a project that are all significant departures from the control conditions may seem counterintuitive for hypothesis testing (and it is confounding to a causal relationship), most companies are (wisely) willing to forego scientific accuracy of evaluations in the interest of getting a solution out into the world as soon as possible. If you’re ever faced with this supposed violation of statistical standards, my best advice is this: keep patiently quiet and realize that you can do variation tests later by changing aspects of the implementation in further A/B tests to determine causal impacts to the different aspects of your solution. When it’s time to release a solution, it’s often much more worthwhile to release the best possible solution first and then analyze components later.
Within a short period after production release, people typically want to see plots illustrating the impact as soon as the data starts rolling in. Many line charts will be created, aggregating business parameter results based on the control and test group. Before letting everyone go hog wild with making fancy charts, a few critical aspects of the hypothesis test need to be defined to make it a successful adjudication.
机器学习代考
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Clarifying correlation vs. causation
将模型结果呈现给业务单位的一个重要部分是明确相关性和因果关系之间的区别。如果商业领袖有一点点机会从你展示给他们的任何东西中推断出因果关系，那么最好和他们谈谈。
相关性仅仅是观察到的变量之间的关系或关联。除了这种关系的存在，它没有任何意义。对于不参与数据分析的外行来说，这个概念本质上是违反直觉的。对分析中的数据关系做出“似乎有意义”的简化主义结论，实际上是我们大脑的连接方式。
例如，我们可以收集冰淇淋车的销售数据和连指手套的销售数据，它们都是按周和国家进行汇总的。我们可以计算出两者之间强烈的负相关关系(冰淇淋销量上升，手套销量上升，反之亦然)。大多数人会对因果关系的结论窃笑:“嗯，如果我们想卖更多的冰淇淋，我们需要减少我们的连指手套的供应!”
对于这样一个愚蠢的例子，一个外行人可能会立即说:“嗯，人们在冷的时候买手套，在热的时候买冰淇淋。”这是一个定义因果关系的尝试。根据观察到的数据中的这种负相关，我们肯定不能对因果关系做出这样的推断。我们无法知道究竟是什么影响了个人购买冰淇淋或手套的效果(每次观察)。
如果我们在这个分析中引入一个额外的混淆变量(室外温度)，我们可能会发现我们的错误结论得到了额外的证实。然而，这忽略了驱动购买决策的因素的复杂性。如图11.7所示。
很明显，关系是存在的。随着气温的升高，冰淇淋的销量也会增加。所展示的关系是相当强的。但除了两者之间存在关系这一事实，我们还能推断出什么吗?
让我们看另一个图。图11.8显示了一个额外的观察数据点，我们可以将其放入模型中，以帮助预测某人是否可能想要购买我们的冰淇淋。
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Leveraging A/B testing for attribution calculations
在前一节中，我们确定了归因测量的重要性。对于我们的冰淇淋优惠券模型，我们定义了一种方法，将我们的客户群划分为不同的队列细分，以最小化潜在变量的影响。我们已经定义了为什么基于与我们正在努力改善的(我们的收入)相关的业务指标来评估我们实施的成功标准是如此重要。
有了这样的认识，我们该如何计算影响呢?我们如何才能做出一个在数学上合理的裁决，并对像模型对业务的影响这样复杂的事情提供无可辩驳的评估?
A/B测试101
现在，我们已经通过使用简单的基于百分位数的RFM细分(我们在11.1.1节中分配给客户的三组)定义了我们的队列，我们准备对客户进行随机分层抽样，以确定他们将获得哪种优惠券体验。
控制组将获得ml前处理的通用优惠券被发送到他们的收件箱在周一上午8点太平洋标准时间。测试组将获得目标内容和交付时间。
注:虽然同时发布一个项目的多个元素，这些元素都明显偏离控制条件，对于假设检验来说似乎是违反直觉的(而且它混淆了因果关系)，但大多数公司(明智地)愿意放弃评估的科学准确性，以便尽快将解决方案推向世界。如果你曾经遇到过这种违反统计标准的情况，我最好的建议是:耐心保持沉默，并意识到你可以在以后的A/B测试中通过改变执行方面来进行变异测试，以确定对解决方案不同方面的因果影响。在发布解决方案的时候，通常更值得先发布最好的解决方案，然后再分析组件。
在产品发布后的短时间内，人们通常希望在数据开始涌入时立即看到说明影响的图表。将创建许多折线图，根据控制和测试组聚合业务参数结果。在让每个人都疯狂地制作花哨的图表之前，需要定义假设检验的几个关键方面，以使其成为成功的裁决。
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
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。