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|DEVELOPMENT SPRINT REVIEWS (PROGRESS REPORTS FOR A NONTECHNICAL AUDIENCE)
Conducting recurring meetings of a non-engineering-focused bent are useful for more than just passing information from the development teams to the business. They can serve as a bellwether of the state of the project and help indicate when integration of disparate systems can begin. These meetings should still be a high-level projectfocused discussion, though.
The temptation for many cross-functional teams that work on projects like this is to turn these update meetings into either an über-retrospective or a super sprint-planning meeting. While such discussions can be useful (particularly for integration purposes among various engineering departments), those topics should be reserved for the engineering team’s meetings.
A full-team progress report meeting should make the effort to generate a currentstate demonstration of progress up to that point. Simulations of the solution should be shown to ensure that the business team and SMEs can provide relevant feedback on details that might have been overlooked by the engineers working on the project. These periodic meetings (either every sprint or every other sprint) can help prevent the aforementioned dreaded scope creep and the 11 th-hour finding that a critical component that wasn’t noticed as necessary is missing, causing massive delays in the project’s delivery.
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|MVP REVIEW (FULL DEMO WITH UAT)
Code complete can mean different things to different organizations. In general, it is widely accepted to be a state in which
- Code is tested (and passes unit/integration tests).
” The system functions as a whole in an evaluation environment using productionscale data (models have been trained on production data). - All agreed-upon features that have been planned are complete and perform as designed.
This doesn’t mean that the subjective quality of the solution is met, though. This stage simply means the system will pass recommendations to the right elements on the page for this recommendation engine example. The MVP review and the associated UAT that goes into preparing for this meeting is the stage at which subjective measures of quality are done.
What does this mean for our recommendation engine? It means that the SMEs log in to the UAT environment and navigate the site. They look at the recommendations based on their preferences and make judgments on what they see. It also means that high-value accounts are simulated, ensuring that the recommendations that the SMEs are looking at through the lens of these customers are congruous to what they know about those types of users.
For many ML implementations, metrics are a wonderful tool (and most certainly should be heavily utilized and recorded for all modeling). But the best gauge of determining whether the solution is qualitatively solving the problem is to use the breadth of knowledge of internal users and experts who can use the system before it’s deployed to end users.
At meetings evaluating the responses to UAT feedback of a solution developed over a period of months, I’ve seen arguments break out between the business and the DS team about how one particular model’s validation metrics are higher, but the qualitative review quality is much lower than the inverse situation. This is exactly why this particular meeting is so critical. It may uncover glaring issues that were missed in not only the planning phases, but in the experimental and development phases as well. Having final sanity checks on the results of the solution can only make the end result better.
There is a critical bit of information to remember about this meeting and review period dealing with estimates of quality: nearly every project carries with it a large dose of creator bias. When creating something, particularly an exciting system that has a sufficient challenge to it, the creators can overlook and miss important flaws because of familiarity with and adoration of it.
A parent can never see how ugly or stupid their children are. It’s human nature to unconditionally love what you’ve created.
-Every rational parent, ever.
机器学习代考
PMENT SPRINT REVIEWS (PROGRESS REPORTS FOR A NONTECHNICAL AUDIENCE)
定期召开以非工程为中心的会议不仅仅是将信息从开发团队传递给业务部门。它们可以作为项目状态的风向标，并帮助指示何时可以开始集成不同的系统。尽管如此，这些会议仍然应该是高层次的项目讨论。
许多从事这类项目的跨职能团队都倾向于将这些更新会议变成超级回顾会议或超级冲刺计划会议。虽然这样的讨论可能是有用的(特别是对于不同工程部门之间的集成目的)，但这些主题应该保留给工程团队的会议。
一个完整的团队进度报告会议应该努力生成到该点为止的进度的当前状态演示。应该显示解决方案的模拟，以确保业务团队和中小企业可以提供有关项目工程师可能忽略的细节的相关反馈。这些定期会议(每个sprint或每个其他sprint)可以帮助防止前面提到的可怕的范围蔓延，以及在第11个小时发现没有注意到的关键组件丢失了，从而导致项目交付的大量延迟。
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|MVP REVIEW (FULL DEMO WITH UAT)
代码完整对于不同的组织意味着不同的东西。一般来说，它被广泛接受为一种状态
代码经过测试(并通过单元/集成测试)。
“该系统在使用生产规模数据的评估环境中作为一个整体运行(模型已经在生产数据上进行了训练)。
所有已计划的商定功能都是完整的，并按设计执行。
但是，这并不意味着解决方案的主观质量得到了满足。这个阶段仅仅意味着系统将把推荐传递给这个推荐引擎示例页面上的正确元素。MVP评审和为会议做准备的相关UAT是完成质量主观度量的阶段。
这对我们的推荐引擎意味着什么?这意味着中小企业登录到UAT环境并浏览站点。他们会根据自己的喜好查看推荐，并根据所看到的内容做出判断。这也意味着高价值的账户是模拟的，确保中小企业通过这些客户的视角看到的建议与他们对这些类型的用户的了解是一致的。
对于许多ML实现来说，度量是一个很好的工具(当然应该在所有建模中大量使用和记录)。但是，确定解决方案是否定性地解决问题的最佳标准是在将系统部署给最终用户之前使用内部用户和专家的知识广度。
在评估几个月来开发的解决方案对UAT反馈的响应的会议上，我看到业务和DS团队之间爆发了争论，争论的焦点是一个特定模型的验证度量是如何更高的，但是定性审查的质量却比相反的情况低得多。这就是为什么这次会议如此重要。它可能会发现不仅在计划阶段，而且在实验和开发阶段都被遗漏的明显问题。对解决方案的结果进行最终的完整性检查只会使最终结果更好。
关于处理质量评估的会议和审查阶段，有一点至关重要的信息需要记住:几乎每个项目都带有大量的创作者偏见。当创造某些内容时，特别是一个具有足够挑战的令人兴奋的系统，创造者可能会因为熟悉和崇拜它而忽略重要的缺陷。
父母永远看不到他们的孩子有多丑或多笨。无条件地爱自己创造的东西是人的本性。
-每一个理性的父母。
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。