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机器学习Machine Learning也非常复杂。从数千种算法、数百种开放源码包，以及需要具备从数据工程(DE)到高级统计分析和可视化等各种技能的专业实践者，ML专业实践者所需的工作确实令人生畏。增加这种复杂性的是，需要能够与广泛的专家、主题专家(sme)和业务单元组进行跨功能工作——就正在解决的问题的性质和ml支持的解决方案的输出进行沟通和协作。

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计算机代写|机器学习代写machine learning代考|THE HACKER

A Hacker mentality is, for the most part, simply born from inexperience and a feeling of being completely overwhelmed with the concepts of software development (ML or not). Many people in this mode of development feel nervous about asking for help in building solutions or in understanding how other team members’ solutions are built. Crippling feelings of inadequacy, known as imposter syndrome, may limit this person’s growth potential if they are not provided effective mentoring and acceptance by the larger team.

Many of their projects or contributions to projects may feel completely disjointed and tonally dissonant. It may seem like different people were involved in crafting the code within the pull request that they submitted. It’s likely true that there were: anonymous contributors to Stack Overflow.

Figure 13.5 summarizes many of the thoughts I had when I started writing full project code many years ago. I’ve asked other junior DS folks, after particularly rough peer reviews of their code, what motivated them to copy code from Stack Overflow, and their thought processes are paraphrased here as well.

A Hacker’s code looks like a patchwork quilt. The lack of coherent structure, inconsistent naming conventions, and varying degrees of code quality is likely to get flagged repeatedly in a code or peer review submission. A test of the code (if any unit tests are written) will likely show many points of fragility in the implementation.

Listing 13.4 shows an example of what the Hacker type of developer might come up with for a solution to the column-recasting problem. While not directly indicative of a cobbled-together state, it’s definitely full of antipatterns.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|THE MYSTIC

As we progress in gaining skill and exposure to new concepts in ML software development, the next logical journey is to learn FP techniques. Unlike traditional software development, a great deal of DS coding work lends itself to functional composition. We ingest data structures (typically represented as array collections), perform operations on them, and return the modified state of the data in an encapsulated fashion. Many of our operations are based on applying algorithms to data, whether through direct calculation of values or through a transformation of structure. To a large degree, much of our code bases could be written in a stateless FP fashion.

At its core, many tasks in ML are functional. There is definitely a strong case to apply functional programming techniques to many of the operations that we do. The Mystic developer persona is not someone who selectively chooses appropriate places to use FP paradigms, however. Instead, they dedicate their time and effort to making the entire code base functional. They pass around configuration monads to functions in a semblance of weak state, sacrificing composition in favor of an almost fanatical zeal for the adherence of FP standards. To illustrate, figure 13.6 shows my thought processes when I discovered FP and all the wonders that it can bring to a code base.

When I first began learning FP concepts, trying my hardest to convert all of my code into this standard, I found its conciseness liberating, efficient, and elegant. I enjoyed the simplicity of stateless coding and the purity of pure encapsulation. Gone were the side-effect problems of mutating state in my earlier hacky code, replaced with slick and stylistic map, flatmap, reduce, scan, and fold. I absolutely loved the idea of containerizing and defining generic types as a way to reduce the lines of code I had to write, maintain, and debug. Everything just seemed so much more elegant.
In the process of refactoring code in this way, I managed to enrage the other people who were looking at each heavy-handed refactoring. They were right to call me out for increasing the complexity of the code base, decoupling functions in ways that didn’t need decoupling, and generally making the code harder to read. To get a good sense of what this implementation style would look like for our column casting, see the following listing.

机器学习代考

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黑客心态在很大程度上是由于缺乏经验和完全被软件开发(ML或非ML)概念所淹没的感觉而产生的。在这种开发模式下，许多人对于寻求帮助来构建解决方案或理解如何构建其他团队成员的解决方案感到紧张。如果这个人没有得到更大的团队的有效指导和认可，这种严重的不称职感(即冒名顶替综合症)可能会限制他的成长潜力。

他们的许多项目或对项目的贡献可能会感觉完全脱节，音调不和谐。看起来好像是不同的人参与了他们提交的拉取请求中的代码制作。这可能是真的:Stack Overflow有匿名贡献者。

图13.5总结了许多年前我开始编写完整项目代码时的许多想法。我问过其他初级DS开发者，在对他们的代码进行粗略的同行评审之后，是什么促使他们从Stack Overflow上复制代码，他们的思维过程也在这里转述。

黑客的代码看起来就像拼接的被子。缺乏一致的结构，不一致的命名约定，以及不同程度的代码质量很可能在代码或同行评审提交中被反复标记。对代码的测试(如果编写了任何单元测试)可能会显示实现中的许多脆弱性点。

清单13.4展示了Hacker类型的开发人员为解决列重铸问题可能提出的解决方案。虽然不能直接表示拼凑在一起的状态，但它确实充满了反模式。

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随着我们在ML软件开发中获得技能和接触新概念的进展，下一个合乎逻辑的旅程是学习FP技术。与传统的软件开发不同，大量的DS编码工作适合于功能组合。我们摄取数据结构(通常表示为数组集合)，对其执行操作，并以封装的方式返回数据的修改状态。我们的许多操作都是基于将算法应用于数据，无论是通过直接计算值还是通过结构转换。在很大程度上，我们的许多代码库可以用无状态FP方式编写。

从本质上讲，机器学习中的许多任务都是功能性的。将函数式编程技术应用到我们所做的许多操作中，无疑是有充分理由的。但是，Mystic开发人员角色并不是有选择地选择适当的地方来使用FP范例的人。相反，他们将时间和精力投入到使整个代码库具有功能上。它们以一种看似弱的状态将配置单子传递给函数，牺牲了组合，以支持对FP标准近乎狂热的遵守。为了说明这一点，图13.6显示了我发现FP时的思考过程，以及它能给代码库带来的所有奇迹。

当我第一次开始学习FP概念，尽我最大的努力将我所有的代码转换成这个标准时，我发现它的简洁、高效和优雅令人解放。我喜欢无状态编码的简单性和纯封装的纯洁性。在我早期的粗糙代码中，状态变化的副作用问题消失了，取而代之的是流畅而有风格的map、flatmap、reduce、scan和fold。我非常喜欢容器化和定义泛型类型的想法，因为它可以减少我必须编写、维护和调试的代码行数。一切都显得优雅多了。
在以这种方式重构代码的过程中，我设法激怒了那些看着每一次笨拙重构的人。他们指出我增加了代码库的复杂性，以不需要解耦的方式解耦函数，并且通常使代码更难阅读，这是正确的。为了更好地理解列强制转换的实现风格，请参见下面的清单。

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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。

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。