计算机代写|机器学习代写machine learning代考|COMP5318

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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|COMP5318

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Unintentional obfuscation: Could you read this if you didn’t write it?

A rather unique form of ML hubris materializes in the form of code development practices. Sometimes malicious, many times driven by ego (and a desire to be revered), but mostly due to inexperience and fear, this particular destructive activity takes shape through the creation of unintelligibly complex code.

For our scenario, let’s take a look at a common and somewhat simplistic task: recasting data types to support feature-engineering tasks. In this journey of comparative examples, we’ll take a dataset whose features (and the target field) need to have their types modified to support the pipeline-enabled processing stages to build a model. This problem, at its most simplistic implementation, is shown in the next listing.

From this relatively simple and imperative-style implementation of casting fields in a DataFrame, we’ll look at examples of obfuscation and discuss the impacts that each might have for something as seemingly simple as this use case.
NOTE In the next section, we’ll look at bad habits that some ML engineers have when writing code. Listing 13.3, it must be mentioned, is not intended to be disparaging in its approach and implementation. There is nothing wrong with an imperative approach when building ML code bases (provided the code base doesn’t have tight coupling requiring dozens of edits if one column changes). It becomes a problem only when the complexity of the solution makes modifying imperative code a burden. If the project is simple enough, stick with simpler code. You’ll thank yourself for the simplicity when you need to modify it and add new features.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|The flavors of obfuscation

This section progresses through a sliding scale of complexity, with code examples that become progressively less intelligible, more complex, and increasingly harder to maintain. We’ll analyze bad habits of some developers to aid you in identifying these coding patterns and to call them out for what they are-crippling to productivity and absolutely requiring refactoring to be maintainable.

If you find yourself going down one of these rabbit holes, these examples can serve as a reminder to not follow these patterns. But before we get to the examples, let’s look at the personas that I’ve seen with respect to development habits, shown in figure 13.3 .

These personas are not meant to identify a particular person, but rather to describe traits that a DS may go through during their journey of becoming a better developer. A nearly overwhelming number of people I’ve met (as well as myself)

started off writing code as the Hacker. We’d find ourselves stuck on a problem that we’d never encountered before and instantly move to search online for a solution, copy someone’s code, and if it worked, move on. (I’m not saying that looking on the internet or in books for information is a bad thing; even the most experienced developers do this quite frequently.)

As coding experience becomes deeper, some may lean toward one of the other three coding styles or, if they’re mentored properly, move directly to the center region. Some people have something to prove-usually only to themselves, as most people just want their peers to write the sort of code that comes from a Good Samaritan developer. Others may feel that the least number of lines of code is an effective development strategy, though they’re sacrificing legibility, extensibility, and testability in the process. Figure 13.4 shows the patterns that I’ve come across (and personally experienced).

This circuitous path leads to increasingly complex and unnecessarily complicated implementations before landing on the pinnacle of wisdom-fueled experience. The best we can hope for while making this journey is to have the ability to recognize and learn the better path-specifically, that the simplest solution to a problem (that still meets the requirements of the task) is always the best way to solve it.

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机器学习代考

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Unintentional obfuscation: Could you read this if you didn’t write it?

ML傲慢的一种相当独特的形式体现在代码开发实践中。有时是恶意的,很多时候是由自我(和被尊敬的欲望)驱动的,但主要是由于缺乏经验和恐惧,这种特殊的破坏性活动通过创建难以理解的复杂代码而形成。

对于我们的场景,让我们看一看一个常见的、有点简单的任务:重铸数据类型以支持特征工程任务。在这个比较示例的旅程中,我们将采用一个数据集,其特征(和目标字段)需要修改其类型,以支持支持管道的处理阶段,以构建模型。这个问题最简单的实现如下面的清单所示。

从这个相对简单的、命令式的在DataFrame中强制转换字段的实现开始,我们将看到一些混淆的例子,并讨论每个例子对像这个用例这样看似简单的用例可能产生的影响。
在下一节中,我们将看看一些ML工程师在编写代码时的坏习惯。必须提到的是,清单13.3并不是要贬低它的方法和实现。在构建ML代码库时,命令式方法没有什么问题(前提是代码库没有紧密耦合,如果一个列发生变化,需要进行数十次编辑)。只有当解决方案的复杂性使得修改命令式代码成为负担时,它才会成为一个问题。如果项目足够简单,坚持使用更简单的代码。当您需要修改它并添加新功能时,您会感谢自己的简单性。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|The flavors of obfuscation

本节通过复杂性的滑动刻度进行进展,代码示例逐渐变得越来越不容易理解,越来越复杂,并且越来越难以维护。我们将分析一些开发人员的坏习惯,以帮助您识别这些编码模式,并指出它们对生产力的影响,以及绝对需要重构才能维护的地方。

如果你发现自己掉进了其中一个兔子洞,这些例子可以提醒你不要遵循这些模式。但是在我们开始示例之前,让我们看一下我所看到的关于开发习惯的角色,如图13.3所示。

这些角色并不是为了识别一个特定的人,而是为了描述DS在成为一名更好的开发人员的过程中可能经历的特征。我见过的绝大多数人(包括我自己)

以黑客的身份开始写代码。我们会发现自己被一个从未遇到过的问题卡住了,然后立即上网搜索解决方案,复制别人的代码,如果有效,就继续前进。(我并不是说在网上或书本上寻找信息是一件坏事;即使是最有经验的开发者也会经常这么做。)

随着编码经验的深入,一些人可能会倾向于其他三种编码风格中的一种,或者,如果他们得到适当的指导,直接进入中心区域。有些人需要证明一些东西——通常只向他们自己证明,因为大多数人只是希望他们的同伴编写来自好心人开发人员的那种代码。其他人可能觉得最少的代码行数是一种有效的开发策略,尽管他们在过程中牺牲了易读性、可扩展性和可测试性。图13.4显示了我遇到的(和亲身经历过的)模式。

这条迂回的道路会导致越来越复杂和不必要的复杂实现,然后才会到达智慧驱动体验的顶峰。在这段旅程中,我们所能期望的最好的结果是有能力识别和学习更好的路径——特别是,解决问题的最简单的解决方案(仍然满足任务的要求)总是解决问题的最佳方法。

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
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