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 。

couryes-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|Blind to issues: Eating exceptions and other bad practices

Let’s continue our scenario of walking into a code base that we’re unfamiliar with by focusing on running a full test of our first feature branch. As part of this branch, we have to use a data loader module that was written for interfacing with the object-storage data lake. Because of the poor documentation and difficult-to-read code of this module, we mistakenly pass the wrong authentication token. Stderr and stdout, upon executing our branch, merely have a single line printed out: Oops. Couldn’ t read data.

Not only is this incredibly annoying (cute error messages are not useful), but it doesn’t provide any guidance as to why the data couldn’t be read. Was the data not present? Did we pass in an invalid path? Do we have access to this data? Is something in the new feature branch’s usage of the method within the data loader class malformed?
We simply won’t know without loading and parsing the logs on the system. We will have to trace, modify our code, insert debug statements, and spend hours digging into our code and the utility module code to figure out what’s going on. We’ve become an unwitting victim of exception eating: a misguided intention to “just make it work” by the inappropriate use of a try/catch block.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Try/catch with the precision of a shotgun

One of the more dangerous bad habits to get into when developing ML code is in exception handling. This area of software development is typically foreign to the way most DS practitioners write code when trying to solve a problem.

Generally, when an error happens while writing code, the issue is fixed for the problem at hand, and then work continues on solving the problem. However, in the realm of production code, many things can go wrong in a code base. Perhaps the data being passed in is malformed, the scale of the data changes to such a degree that calculations are no longer valid, or one of the other millions of things that can go wrong might go wrong.

I’ve seen many people slap a try/catch around where a seemingly innocuous fault occurs. Not fully understanding how to implement handling of a specific exception, however, could lead to using a blind catch, which can create a situation that makes the code base incredibly challenging to debug.
NOTE For step-by-step examples of how exception handling, when done incorrectly, can cause problems, see the companion repository to this book and follow along with the Jupyter notebook CH09_1.ipynb.
Listing 10.9 illustrates this concept. In this simple example, we’re taking an integer and dividing it by a list of integers. What we want out of this function is a new collection that represents the quotient of the base number divided by each member of the passed-in collection. The results below the function show the inevitable result of executing the code: a ZeroDivisionError.

机器学习代考

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Blind to issues: Eating exceptions and other bad practices

让我们继续我们的场景，进入一个我们不熟悉的代码库，专注于运行我们的第一个特性分支的完整测试。作为这个分支的一部分，我们必须使用一个数据加载器模块，该模块是为与对象存储数据湖接口而编写的。由于该模块的文档较差且代码难以阅读，我们错误地传递了错误的身份验证令牌。在执行我们的分支时，Stderr和stdout只打印出一行:无法读取数据。

这不仅令人难以置信的讨厌(可爱的错误消息是没有用的)，而且它没有提供任何指导，为什么不能读取数据。数据不存在吗?我们是否传入了一个无效的路径?我们可以访问这些数据吗?在数据加载器类中的方法的新功能分支的使用是畸形的吗?
如果不加载和解析系统上的日志，我们根本无法知道。我们将不得不跟踪、修改代码、插入调试语句，并花费数小时深入研究代码和实用程序模块代码，以弄清楚发生了什么。我们已经在不知不觉中成为例外进食的受害者:通过不恰当地使用try/catch块来“让它工作”的错误意图。

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Try/catch with the precision of a shotgun

在开发ML代码时要养成的一个更危险的坏习惯是异常处理。软件开发的这个领域通常与大多数DS从业者在试图解决问题时编写代码的方式不同。

通常，当编写代码时发生错误时，针对手头的问题修复问题，然后继续解决问题。然而，在生产代码领域，代码库中的许多事情都可能出错。可能传入的数据是错误的，可能数据的规模发生了很大的变化，导致计算不再有效，或者可能出错的其他数以百万计的事情之一可能出错。

我见过许多人在看似无害的错误发生的地方进行尝试/接球。但是，如果不完全理解如何实现对特定异常的处理，可能会导致使用盲捕获，从而导致代码库难以调试。
注意:对于异常处理如何在不正确的情况下导致问题的逐步示例，请参阅本书的配套存储库，并跟随Jupyter笔记本CH09_1.ipynb。
清单10.9说明了这个概念。在这个简单的例子中，我们用一个整数除以一个整数列表。我们想从这个函数中得到的是一个新的集合，它表示基数除以传入集合中的每个成员的商。函数下面的结果显示了执行代码的必然结果:ZeroDivisionError。

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。