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|Use of global mutable objects
Continuing our exploration of our new team’s existing code base, we’re tackling another new feature to be added. This one adds completely new functionality. In the process of developing it, we realize that a large portion of the necessary logic for our branch already exists and we simply need to reuse a few methods and a function. What we fail to see is that the function uses a declaration of a globally scoped variable. When running our tests for our branch in isolation (through unit tests), everything works exactly as intended. However, the integration test of the entire code base produces a nonsensical result.
After hours of searching through the code, walking through debugging traces, we find that the state of the function that we were using actually changed from its first usage, and the global variable that the function was using actually changed, rendering our second use of it completely incorrect. We were burned by mutation.
How mutability can burn you
Recognizing how dangerous mutability is can be a bit tricky. Overuse of mutating values, shifting state, and overwriting of data can take many forms, but the end result is typically the same: an incredibly complicated series of bugs. These bugs can manifest themselves in different ways: Heisenbugs seemingly disappear when you’re trying to investigate them, and Mandelbugs are so complex and nondeterministic that they seem to be as complex as a fractal. Refactoring code bases that are riddled with mutation is nontrivial, and many times it’s simply easier to start over from scratch to fix the design flaws.
Issues with mutation and side effects typically don’t rear their heads until long after the initial MVP of a project. Later, in the development process or after a production release, flawed code bases relying on mutability and side effects start to break apart at the seams. Figure 10.3 shows an example of the nuances between different languages and their execution environments and why mutability concerns might not be as apparent, depending on which languages you’re familiar with.
For simplicity’s sake, let’s say that we’re trying to keep track of some fields to include in separate vectors used in an ensemble modeling problem. The following listing shows a simple function that contains a default value within the function signature’s parameters which, when used a single time, will provide the expected functionality.
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Encapsulation to prevent mutable side effects
By knowing that the Python functions maintain state (and everything is mutable in this language), we could have anticipated this behavior. Instead of applying a default argument to maintain isolation and break the object-mutation state, we should have initialized this function with a state that could be checked against.
By performing this simple state validation, we are letting the interpreter know that in order to satisfy the logic, a new object needs to be created to store the new list of values. The proper implementation for checking on instance state in Python for collection mutation is shown in the following listing.
Seemingly small issues like this can create endless headaches for the person (or team) implementing a project. Typically, these sorts of problems are developed early on, showing no issues while the modules are being built out. Even simple unit tests that validate this functionality in isolation will appear to be functioning correctly.
It is typically toward the midpoint of an MVP that issues involving mutability begin to rear their ugly heads. As greater complexity is built out, functions and classes may be utilized multiple times (which is a desired pattern in development), and if not implemented properly, what was seeming to work just fine before now results in difficult-to-troubleshoot bugs.
PRO TIP It’s best to become familiar with the way your development language handles objects, primitives, and collections. Knowing these core nuances of the language will give you the tools necessary to guide your development in a way that won’t create more work and frustration for you throughout the process.
A note on encapsulation
Throughout this book, you’ll see multiple references to me beating a dead horse about using functions in favor of declarative code. You’ll also notice references to favoring classes and methods to functions. This is all due to the overwhelming benefits that come with using encapsulation (and abstraction, but that’s another story discussed elsewhere in the text).
Encapsulating code has two primary benefits:
Restricting end-user access to internal protected functionality, state, or data
Enforcing execution of logic on a bundle of the data being passed in and the logic contained within the method
机器学习代考
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Use of global mutable objects
继续探索我们新团队现有的代码库，我们正在处理另一个要添加的新特性。这款添加了全新的功能。在开发它的过程中，我们意识到我们分支所需的大部分逻辑已经存在，我们只需要重用一些方法和一个函数。我们没有看到的是，该函数使用了一个全局作用域变量的声明。当为分支单独运行测试时(通过单元测试)，一切都完全按照预期工作。然而，整个代码库的集成测试产生了一个无意义的结果。
经过几个小时的代码搜索，通过调试跟踪，我们发现我们使用的函数的状态实际上与第一次使用时发生了变化，函数使用的全局变量实际上也发生了变化，导致我们对它的第二次使用完全不正确。我们被突变所灼伤。
可变性会如何毁掉你
认识到可变性有多危险可能有点棘手。过度使用变异值、转换状态和覆盖数据可以采取多种形式，但最终结果通常是相同的:一系列令人难以置信的复杂错误。这些错误可以以不同的方式表现出来:当你试图调查它们时，海森堡错误似乎会消失，而曼德尔bug是如此复杂和不确定，以至于它们看起来像分形一样复杂。重构充满突变的代码库是非常重要的，很多时候，从头开始修复设计缺陷更容易。
突变和副作用的问题通常在项目的初始MVP完成很久之后才会出现。后来，在开发过程中或产品发布之后，依赖于可变性和副作用的有缺陷的代码库开始在连接处破裂。图10.3显示了不同语言及其执行环境之间细微差别的一个示例，以及为什么可变性问题可能不那么明显，这取决于您熟悉的语言。
为了简单起见，假设我们试图跟踪一些字段，这些字段包含在集成建模问题中使用的单独向量中。下面的清单显示了一个简单的函数，它在函数签名的参数中包含一个默认值，当使用一次时，它将提供预期的功能。
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Encapsulation to prevent mutable side effects
通过了解Python函数维护状态(在这种语言中一切都是可变的)，我们可以预料到这种行为。我们不应该应用默认实参来维持隔离并打破对象突变状态，而应该将该函数初始化为可以检查的状态。
通过执行这个简单的状态验证，我们让解释器知道，为了满足逻辑，需要创建一个新对象来存储新的值列表。在下面的清单中显示了在Python中检查集合突变的实例状态的正确实现。
像这样看似很小的问题可能会给执行项目的人(或团队)带来无尽的头痛。通常，这些类型的问题是在早期开发的，在构建模块时没有显示任何问题。即使是单独验证此功能的简单单元测试也会正常运行。
通常是在MVP的中期，涉及可变性的问题开始浮出水面。随着构建出更大的复杂性，函数和类可能会被多次使用(这是开发中的一种理想模式)，如果没有正确实现，以前看起来工作得很好的东西现在会导致难以排除故障的bug。
专业提示:最好熟悉你的开发语言处理对象、原语和集合的方式。了解语言的这些核心细微差别将为您提供必要的工具，以指导您的开发，而不会在整个过程中为您带来更多的工作和挫折。
关于封装的说明
在本书中，您将看到我在使用函数而不是声明性代码的问题上反复强调的陈词滥调。您还会注意到对类和函数方法的引用。这都是由于使用封装(和抽象，但这是本文其他地方讨论的另一个故事)带来的巨大好处。
封装代码有两个主要好处:
限制最终用户对内部受保护功能、状态或数据的访问
对传入的数据束和方法中包含的逻辑强制执行逻辑
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。
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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。