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|Running quick forecasting tests
The rapid testing phase is by far the most critical aspect of prototyping to get right. As mentioned in this chapter’s introduction, it is imperative to strive for the middle ground-between not testing enough of the various approaches to determine the tuning sensitivity of each algorithm, and spending inordinate amounts of time building a full MVP solution for each approach. Since time is the most important aspect of this phase, we need to be efficient while making an informed decision about which approach shows the most promise in solving the problem in a robust manner.
Freshly armed with useful and standardized utility functions, each team can work on its respective approaches, rapidly testing to find the most promising model. The team has agreed that the airports under consideration for modeling tests are JFK, EWR, and LGA (each team needs to test its model and tuning paradigms on the same datasets so a fair evaluation of each approach can occur).
Let’s take a look at what the teams will be doing with the different model approaches during rapid testing, what decisions will be made about the approaches, and how the teams can quickly pivot if they find that the approach is going nowhere. The exploratory phase is going to not only uncover nuances of each algorithm but also illuminate aspects of the project that might not have been realized during the preparatory phase (covered in chapter 5). It’s important to remember that this is to be expected and that during this rapid testing phase, the teams should be in frequent communication with one another when they discover these problems (see the following sidebar for tips on effectively managing these discoveries).
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|WAIT A MINUTE . . . HOW ARE WE GOING TO CREATE A VALIDATION DATASET?
One group drew the proverbial short straw in the model-testing phase with a forecasting approach to research and test that isn’t particularly well understood by the team. Someone on the team found mention of using a VAR to model multiple time series together (multivariate endogenous series modeling), and thus, this group sets out to research what this algorithm is all about and how to use it.
The first thing that they do is run a search for “vector autoregression,” which results in a massive wall of formulaic theory analysis and mathematical proofs centered primarily around macro-econometrics research and natural sciences utilizations of the model. That’s interesting, but not particularly useful if they want to test out the applications of this model to the data quickly. They next find the statsmodels API documentation for the model.
The team members quickly realize that they haven’t thought about standardizing one common function yet: the split methodology. For most supervised ML problems, they’ve always used pandas split methodologies through DataFrame slicing or utilizing the high-level random split APIs, which use a random seed to select rows for training and test datasets. However, for forecasting, they realize that they haven’t had to do datetime splitting in quite some time and need a deterministic and chronological split method to get accurate forecast validation holdout data. Since the dataset has an index set from the ingestion function’s formatting of the DataFrame, they could probably craft a relatively simple splitting function based on the index position. What they come up with is in the following listing.
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到目前为止，快速测试阶段是原型制作过程中最关键的环节。正如在本章的介绍中所提到的，我们必须努力寻找一个中间点——在没有测试足够多的各种方法来确定每种算法的调优灵敏度，以及花费过多的时间为每种方法构建一个完整的MVP解决方案之间。由于时间是这一阶段最重要的方面，我们需要在做出明智决定的同时提高效率，以确定哪种方法最有希望以稳健的方式解决问题。
有了有用和标准化的实用功能，每个团队都可以在各自的方法上工作，快速测试以找到最有前途的模型。团队已经同意考虑进行建模测试的机场是JFK、EWR和LGA(每个团队需要在相同的数据集上测试其模型和调优范例，以便对每种方法进行公平的评估)。
让我们来看看在快速测试期间，团队将使用不同的模型方法做些什么，将对这些方法做出哪些决策，以及如果团队发现方法没有进展，他们如何快速地进行调整。探索阶段不仅会发现每个算法的细微差别，还会阐明项目在准备阶段可能没有实现的方面(在第5章中介绍)。重要的是要记住，这是预期的，并且在这个快速测试阶段，团队应该在发现这些问题时彼此频繁沟通(请参阅下面的侧栏以获得有效管理这些发现的提示)。
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一组在模型测试阶段用预测方法进行研究和测试，这不是团队特别理解的，这是众所周知的短稻草。团队中有人发现有人提到使用VAR对多个时间序列进行建模(多元内生序列建模)，因此，这个团队开始研究这个算法是什么以及如何使用它。
他们做的第一件事是搜索“向量自回归”，结果是大量的公式化理论分析和数学证明，主要围绕宏观计量经济学研究和模型的自然科学应用。这很有趣，但如果他们想要快速测试该模型对数据的应用程序，则不是特别有用。接下来，他们为模型找到statmodels API文档。
团队成员很快意识到他们还没有考虑标准化一个公共功能:拆分方法。对于大多数有监督的机器学习问题，他们总是通过DataFrame切片或利用高级随机分割api来使用pandas拆分方法，后者使用随机种子来选择用于训练和测试数据集的行。然而，对于预测，他们意识到他们已经有很长一段时间没有进行日期时间分割了，需要一种确定性和时间顺序分割方法来获得准确的预测验证保留数据。由于数据集具有来自摄取函数对DataFrame格式化的索引集，因此他们可以根据索引位置创建一个相对简单的拆分函数。他们得出的结果如下所示。
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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。
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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。