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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。
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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。