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|Debugging walls of text

If we fast-forward a bit in our theoretical new job, after having seen the state of the code base, we’d eventually be in the position of maintaining it. Perhaps we were tasked with integrating a new feature into one of the preexisting scripts. After reverse engineering the code, and commenting it for our own understanding, we progress to putting in the new functionality. The only way, at this point, to test our code is to run the entire script.

We’re inevitably going to have to work through some bugs in the process of changing the script to accommodate the new features. If we’re dealing with a script or notebook environment with a long list of actions being taken in succession, how can we troubleshoot what went wrong with the code? Figure 9.4 shows the troubleshooting process that would have to happen to correct an issue in the WoT in listing 9.1.

This process, as frustrating as it is to go through, is complicated enough without having poor variable names and confusing shorthand notation as in listing 9.1. The more difficult the code is to read and follow, the deeper the cognitive load required, both to select binary boundary points for isolation while testing the code and to figure out which variable states will need to be reported out to stdout.

This halving process of evaluating and testing portions of the code means that we’re having to actually change the source code to do our testing. Whether we’re adding print statements, debugging comments, or commenting out code, a lot of work is involved in testing faults with this paradigm. Mistakes will likely be made, and there is no guarantee that you won’t add in a new issue through manipulating the code in this way.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Designing modular ML code

After going through such a painful exercise of finding, fixing, and validating our change to this massive script, we’ve hit our breaking point. We communicate to the team that the code’s technical debt is too high, and we need to pay it down before any other work continues. Accepting this, the team agrees to breaking up the script by functionality, abstracting the complexity into smaller pieces that can be understood and tested in isolation.

Before we look at the code, let’s analyze the script to see its main groupings of functionality. This functionality-based analysis can help inform what methods to create in order to achieve functionality isolation (aiding our ability to troubleshoot, test, and insert new features in the future). Figure 9.5 illustrates the core functionality contained within the script and how we can extract, encapsulate, and create single-purpose code groupings to define what belongs in our methods.

This structural and functional analysis of the code helps us rationalize the elements of common functionality. From this inspection, elements are identified, isolated, and encapsulated to aid in both legibility (to help us, the humans) and maintainability (troubleshooting and extensibility) of the code. Notice the private (internal functionality that the end user doesn’t need to use to get value from the module) and public (the user-facing methods that will generate specific actions from the code based on what they need) methods. Hiding internal functionality from users of this module will help reduce the cognitive load placed on the user, while minimizing the code complexity as much as possible.

Now that we have a plan for refactoring the code from the nigh-unintelligible script into something easier to follow and maintain, let’s look at the final product of the refactoring and modularization in the next listing.

机器学习代考

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Debugging walls of text

如果我们在理论上的新工作中快进一点，在看到代码库的状态之后，我们最终会处于维护它的位置。也许我们的任务是将一个新特性集成到一个已有的脚本中。在对代码进行逆向工程并为我们自己的理解注释之后，我们继续放入新功能。在这一点上，测试代码的唯一方法是运行整个脚本。

在修改脚本以适应新功能的过程中，我们不可避免地要解决一些bug。如果我们正在处理一个脚本或笔记本环境，其中连续执行了一长串操作，那么我们如何排除代码中的错误呢?图9.4显示了为了纠正清单9.1中WoT中的问题而必须发生的故障排除过程。

这个过程虽然令人沮丧，但即使没有像清单9.1那样糟糕的变量名和令人困惑的速记符号，也已经足够复杂了。代码越难阅读和理解，所需要的认知负荷就越深，既要在测试代码时选择二进制边界点进行隔离，又要弄清楚需要向标准输出报告哪些变量状态。

这种评估和测试部分代码的减半过程意味着我们必须实际更改源代码来进行测试。无论我们是添加打印语句、调试注释，还是注释掉代码，都要做大量的工作来测试这种范例的错误。很可能会犯错误，并且不能保证不会通过这种方式操作代码而添加新问题。

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在经历了查找、修复和验证对这个庞大脚本的更改的痛苦练习之后，我们已经达到了临界点。我们与团队沟通，代码的技术债务太高了，我们需要在任何其他工作继续之前偿还它。接受这一点，团队同意按功能分解脚本，将复杂性抽象为可以单独理解和测试的小块。

在查看代码之前，让我们先分析一下脚本，看看它的主要功能分组。这种基于功能的分析有助于告知创建哪些方法来实现功能隔离(帮助我们在将来进行故障排除、测试和插入新功能)。图9.5说明了脚本中包含的核心功能，以及我们如何提取、封装和创建单一用途的代码组来定义属于我们的方法的内容。

这种对代码的结构和功能分析可以帮助我们理顺公共功能的元素。通过这种检查，可以识别、隔离和封装元素，以帮助代码的易读性(帮助我们人类)和可维护性(故障排除和可扩展性)。请注意private(最终用户不需要使用它来从模块获取值的内部功能)和public(面向用户的方法，将根据用户的需要从代码中生成特定的操作)方法。对该模块的用户隐藏内部功能将有助于减少用户的认知负担，同时尽可能地减少代码复杂性。

既然我们已经有了将代码从几乎难以理解的脚本重构为更易于遵循和维护的代码的计划，那么让我们在下一个清单中查看重构和模块化的最终产品。

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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。