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|Perform basic research and planning
The first thing that the team members are going to do, once they get back to their desks after the planning meeting, is look at the data available. Since we’re a peanut manufacturer, and not in any partnership with major airlines, we’re not going to get ticket sales forecasting data. We certainly don’t have time to build web scrapers to attempt to see flight capacity for each airport (nor would anyone want to do this who has ever attempted to build a scraper before). What we do have available, though, is historic passenger capacity that the airport transit authorities provide freely.
We know from figure 5.2 that one of the first actions that we should be doing to understand the nature of the data is to visualize it and run a few statistical analyses we have available. Most people would simply load the data into their local computer’s environment and begin working in a notebook.
This is a recipe for disaster, though. A default Python environment that is running on the main operating system of your primary computer is anything but pristine. To minimize the amount of time wasted on struggling with a development environment (and help prepare for a smooth transition to the development phase later), we need to create a clean environment for our testing. For guidance on getting started with Docker and Anaconda to create a development environment for the code listings in this chapter and all subsequent chapters, see appendix B at the end of this book.
Now that we have an isolated environment (with persistence of the notebook storage location on the container mapped to a local filesystem location), we can get the sample data into this location and create a new notebook for experimentation.
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|RESEARCH PHASE
Now that we know some of the concerns with the data-it’s highly seasonal, with trends influenced by latent factors that are wholly unknown to us-we can start researching. Let’s pretend for a moment that no one on the team has ever done time-series forecasting. Where, without the benefit of expert knowledge on the team, should research begin?
Internet searches are a great place to start, but most search results show blog posts of people offering forecasting solutions that involve a great deal of hand-waving and glossing over of the complexities involved in building out a full solution. Whitepapers can be informative but generally don’t focus on the applications of the algorithms that they’re covering. Lastly, script examples from Getting Started guides for different APIs are wonderful for seeing the mechanics of the API signature but are intentionally simplistic to serve as nothing more than a basic starting point, as the name indicates.
So, what should we be looking at to figure out how to predict future months of passenger demand at airports? The short answer is books. Quite a few great ones exist on time-series forecasting. In-depth blogs can help as well, but they should be used exclusively as an initial approach to the problem at hand, rather than as a repository from which to directly copy code.
NOTE The seminal work Time Series Analysis by G. E. P. Box and G. M. Jenkins (Holden-Day, 1970) is widely considered the foundation of all modern timeseries forecasting models. The Box-Jenkins methodologies are the basis for nearly all forecasting implementations today.
机器学习代考
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Perform basic research and planning
团队成员在计划会议结束后回到办公桌后要做的第一件事就是查看可用的数据。由于我们是一家花生制造商，与大型航空公司没有任何合作关系，因此我们无法获得机票销售预测数据。我们当然没有时间构建web scraper来试图查看每个机场的航班容量(也没有人想要这样做，谁曾经试图建立一个scraper之前)。不过，我们确实拥有的是机场运输当局免费提供的历史载客量。
从图5.2中我们知道，为了理解数据的本质，我们应该做的第一个动作是将其可视化，并运行一些可用的统计分析。大多数人会简单地将数据加载到本地计算机环境中，然后开始在笔记本电脑上工作。
然而，这是一个灾难的配方。在主计算机的主操作系统上运行的默认Python环境绝不是原始的。为了尽量减少在开发环境中浪费的时间(并帮助为以后顺利过渡到开发阶段做准备)，我们需要为我们的测试创建一个干净的环境。关于如何开始使用Docker和Anaconda为本章和所有后续章节中的代码清单创建开发环境的指导，请参阅本书末尾的附录B。
现在我们有了一个孤立的环境(容器上的笔记本存储位置的持久性映射到本地文件系统位置)，我们可以将示例数据放入这个位置，并创建一个新的笔记本进行实验。
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|RESEARCH PHASE
现在我们知道了对数据的一些担忧——它是高度季节性的，其趋势受到我们完全未知的潜在因素的影响——我们可以开始研究了。让我们暂时假设团队中没有人做过时间序列预测。在没有团队专家知识的情况下，研究应该从哪里开始?
互联网搜索是一个很好的开始，但大多数搜索结果显示的是人们提供预测解决方案的博客文章，这些解决方案涉及大量的手工操作，并掩盖了构建完整解决方案所涉及的复杂性。白皮书可以提供信息，但通常不会关注它们所涵盖的算法的应用。最后，不同API入门指南中的脚本示例对于了解API签名的机制非常有用，但正如其名称所示，它们被故意简化为仅仅作为一个基本的起点。
那么，我们应该通过什么来预测未来几个月机场的乘客需求呢?简而言之就是读书。在时间序列预测方面有不少不错的方法。深度博客也可以提供帮助，但它们应该专门用作解决手头问题的初始方法，而不是直接从中复制代码的存储库。
G. E. P. Box和G. M. Jenkins (Holden-Day, 1970)的开创性工作《时间序列分析》被广泛认为是所有现代时间序列预测模型的基础。Box-Jenkins方法是今天几乎所有预测实现的基础。
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。