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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|Check your data provenance

Adding on to the basic questions surrounding data availability is the incredibly important question of provenance of the data. Specifically, by what mechanism does the data get into the data warehouse or data lakehouse? Knowing where the data comes from that’s potentially going to go into your project helps you understand how stable it is, how clean it’s going to be, and how risky it will be to include it in the model.
To illustrate the importance of provenance, let’s suppose that we have three separate tables that we’re sourcing the data from to solve a particular supervised learning problem. All three tables exist within a data warehouse backed by cloud object storage, and each is in parquet format. Each table, from the perspective of the end user of the data contained therein, appear to be similar. A bit of overlap occurs in each, as some data appears to be duplicated information of the same underlying information, but all the tables can be joined to one another based on foreign keys.

Figure 14.3 depicts the visible information when looking at the data in these three tables.

By looking at the row counts and the field names, we can clearly see that we’re looking at e-commerce data. Table A is our master members table, B our orders data, and C our site traffic data. If this is the end of our investigation into where the data comes from to populate these tables, we could be setting ourselves up for a bit of a rude awakening when utilizing this data for modeling purposes.

Before we start using this data to create a feature set, we need to know the ingestion mechanism. Without understanding when the data is loaded and at what frequency each table is updated, any joins that we do to create an imputation vector could have significant correctness issues.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Find a source of truth and align on it

I’ve yet to work at, with, or for a company that has immaculate data. While many organizations have nearly perfect data models, highly robust data engineering pipelines, and effectively flawless ingestion architecture, the concept of perfection in the data itself is a nigh-impossible goal to attain.

Let’s imagine that we’re in a business-to-business company, providing HR services to a wide breadth of industries. Our DE team is world-class and has employed from the very early days of the company a data model that has handled business changes over the years remarkably well. The information is laid out in a flexible relational star schema and allows for rapid access for analytics within the data warehouse.

Three years ago, things began to change with the advent of moving to cloud computing and the paradigm shift that a cost-effective data lake (cheaper than an on-premises solution) brought with it. Gone were the days when all new data source generation for analytics had to go through the DE team. Any group in the company could create data, upload it to the object store, register the source as a table, and utilize it for their purposes. The democratization of data access promised by the cloud vendor was surely to be a true revolution in the effectiveness and insights into our company!
It didn’t quite work out that way, though. As the lake festered and became a swamp, multiple copies of similar-seeming data began to be birthed. Figure 14.5 shows a single hierarchal representation of industry types in multiple locations within the analytics layer of the data lake.

If we’re about to work on our ML project by using these product hierarchies available in the data lake, which one do we choose from? With so much overlap and inconsistency, how do we figure out what is the most relevant?

There is simply no way to test all of them-particularly, as is mentioned at the bottom of figure 14.5, considering that multiple versions from the same group exist at various commit periods. What should be done?

机器学习代考

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除了围绕数据可用性的基本问题之外，还有一个非常重要的问题，即数据的来源。具体来说，数据通过什么机制进入数据仓库或数据湖?知道数据来自哪里，这些数据可能会进入你的项目，这有助于你了解它有多稳定，有多干净，以及将它包含在模型中的风险有多大。
为了说明来源的重要性，让我们假设我们有三个独立的表，我们从这些表中获取数据以解决特定的监督学习问题。所有这三个表都存在于由云对象存储支持的数据仓库中，并且每个表都采用拼花格式。从其中所含数据的最终用户的角度来看，每个表似乎都是相似的。每个表中都有一些重叠，因为有些数据似乎是相同底层信息的重复信息，但是所有表都可以基于外键相互连接。

图14.3描述了查看这三个表中的数据时的可见信息。

通过查看行数和字段名，我们可以清楚地看到我们正在查看电子商务数据。表A是我们的主会员表，B是我们的订单数据，C是我们的网站流量数据。如果这是我们对填充这些表的数据来自何处的调查的结束，那么在将这些数据用于建模目的时，我们可能会为自己设置一些粗鲁的觉醒。

在开始使用这些数据创建功能集之前，我们需要了解摄取机制。如果不了解何时加载数据以及以什么频率更新每个表，我们为创建插入向量所做的任何连接都可能存在严重的正确性问题。

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我还没有在一家拥有完美数据的公司工作、共事或为其工作过。虽然许多组织拥有近乎完美的数据模型、高度健壮的数据工程管道和有效的完美摄取体系结构，但数据本身的完美概念几乎是不可能实现的目标。

让我们想象一下，我们在一家企业对企业的公司，为各行各业提供人力资源服务。我们的DE团队是世界级的，从公司成立之初就采用了一个数据模型，多年来该模型非常好地处理了业务变化。信息以灵活的关系星型模式布局，并允许快速访问数据仓库中的分析。

三年前，随着云计算的出现，以及经济高效的数据湖(比本地解决方案便宜)带来的范式转变，情况开始发生变化。所有用于分析的新数据源生成必须通过DE团队的日子已经一去不复返了。公司中的任何组都可以创建数据，将其上传到对象存储，将源注册为表，并将其用于自己的目的。云供应商承诺的数据访问的民主化无疑是对我们公司的有效性和洞察力的真正革命!
然而，事情并不是那样的。随着湖泊的溃烂变成沼泽，许多看似相似的数据副本开始诞生。图14.5显示了数据湖的分析层中多个位置的行业类型的单一层次表示。

如果我们要通过使用数据湖中可用的这些产品层次结构来完成我们的ML项目，我们应该选择哪一个?有这么多的重叠和不一致，我们如何找出什么是最相关的?

根本没有办法测试所有的版本—特别是，正如图14.5底部所提到的，考虑到来自同一组的多个版本存在于不同的提交周期。应该做些什么?

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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。