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|Detecting drift

Let’s pretend that we’ve just shipped our ice cream recommender from chapter 11 to production. We’ve used sound engineering practices throughout development, and our internal SME testing has looked promising. Attribution measurement is set up, A/B testing is defined, and we’re ready to start collecting the results. We release the proverbial kraken upon the world.

It isn’t until about six weeks into the model running swimmingly in production that we are notified by the marketing group about some worrying trends in its analysis of the customer base. In one area of the country, the issuance and rebate rates for coupons have increased to such a degree that product shortages are occurring, while in a different area the imbalance in product purchase types has become so egregious that a massive overabundance of scrap product arises. It may be time to panic a little bit.

We collectively scramble, digging into the feature data in an ad hoc manner, putting all our other project work on hold as we fight this immediate fire of trying to investigate whether the root cause of the issues is the model. After a few days of exploratory analysis bearing little fruit with respect to a root cause, we’re left with an ultimatum from the business: either fix the model or shut it off. The profit attribution lift, although offsetting the cost of product scrap, isn’t a compelling enough story to placate the business.

We cross our fingers, close our eyes, and hope for the best as we initiate a new training run of the model. Based on the results of the holdout validation scoring metric during the training, it seems like the problem has resolved itself. For now.

What is going on here? Why did the model all of a sudden start behaving like this? Why was the business affected so heavily by something so seemingly innocuous? Most important, what should we have done differently before we released this model to production?

The simple answer is that entropy is all around us. Feature-measurement data, along with the latent factors that influence causality, are constantly shifting. In many cases, the actions we’re taking on the output of models causes shifts in that data. Hidden feedback loops of influence can introduce new correlations that the model wasn’t exposed to during training. What had once been a valuable relationship for target optimization can either deteriorate or strengthen to a point that the predictions coming out of a model are no longer solving the problem that the project was intended to address.

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Model drift can take six primary forms. Some are obvious to detect, while others require a great deal of research and analysis to discover. Table 12.1 gives a brief overview of these mechanisms of model degradation.

These measurement methods are relatively common, captured in greatest detail within concept drift detection. Each one of these measurement methods should be employed for any model that is pushed to production. The reasons for constant measurement are many, but chief among them are the following:
” Models will drift. There is no such thing as a static implementation.

Gradual degradations are incredibly challenging to identify by attribution measurement alone. Monitoring the performance in multiple ways can alert you to issues that manifest themselves over a long period of time.

Rapid degradations are challenging to respond to if historical measurement is not in place. Repairing a model with no data to define what went wrong is incredibly time-consuming.

Alerting can buy you precious time to fix an eminent problem before it becomes a larger issue. This helps with the mission of the project and increases the business’s faith in DS work.

To explore each of these mechanisms of drift, we’ll be sticking with our ice cream scenario throughout this chapter for simplicity’s sake (and for fun).
NOTE Some of the techniques described in section 12.2 for setting up monitoring for these effects, particularly for feature-based drift, can be difficult to scale for models that use a kitchen-sink approach. (I’ve seen people try to implement massive vectors, consisting of thousands of features, in the hopes of improving accuracy.) This is definitely something to think about when designing predictive solutions. Taking the easy way, by just throwing a ton of data into a model and hoping for the best, can end up being a nightmare for monitoring the health of such an implementation.

机器学习代考

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假设我们刚刚将第11章中的冰淇淋推荐器发送到生产中。我们在整个开发过程中使用了可靠的工程实践，我们的内部SME测试看起来很有希望。我们设置了归因测量，定义了A/B测试，并准备开始收集结果。我们把海妖释放到世界上。

直到模型在生产中顺利运行了大约六周后，我们才收到营销团队的通知，说他们对客户群的分析中出现了一些令人担忧的趋势。在该国的一个地区，优惠券的发行和折扣率提高到产品短缺的程度，而在另一个地区，产品购买类型的不平衡变得如此严重，以致产生了大量过剩的废料。也许是时候有点恐慌了。

我们共同努力，以一种特别的方式挖掘特征数据，把所有其他项目的工作都搁置起来，因为我们试图调查问题的根本原因是否在于模型。在对根本原因进行了几天的探索性分析之后，我们得到了来自业务的最后通牒:要么修复模型，要么关闭它。利润归属的提升虽然抵消了产品报废的成本，但不足以令人信服地安抚企业。

我们交叉手指，闭上眼睛，并希望最好的，因为我们开始一个新的训练运行的模型。根据训练期间的holdout验证评分指标的结果，问题似乎已经自行解决了。现在。

这是怎么回事?为什么这个模型突然开始表现成这样?为什么看似无伤大雅的事情会对企业造成如此严重的影响?最重要的是，在我们将这个模型发布到生产环境之前，我们应该做些什么不同的事情?

简单的答案是，熵就在我们身边。特征测量数据以及影响因果关系的潜在因素都在不断变化。在许多情况下，我们对模型的输出所采取的行动会导致数据的变化。隐藏的影响反馈回路可以引入模型在训练期间没有接触到的新相关性。曾经对目标优化有价值的关系可能会恶化或加强，以至于从模型中得出的预测不再解决项目想要解决的问题。

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模型漂移可以有六种主要形式。有些是显而易见的，而另一些则需要大量的研究和分析才能发现。表12.1给出了这些模型退化机制的简要概述。

这些测量方法是相对常见的，在概念漂移检测中获得了最详细的信息。这些测量方法中的每一种都应该用于任何推向生产的模型。恒定测量的原因有很多，但主要有以下几点:
“模型会漂移。没有静态实现这样的东西。

仅通过归因测量来识别逐渐退化是极具挑战性的。以多种方式监视性能可以提醒您注意长时间出现的问题。

如果没有进行历史测量，就很难对快速退化做出响应。在没有数据确定问题所在的情况下修复模型非常耗时。

提醒可以为你赢得宝贵的时间，在一个突出的问题变成更大的问题之前解决它。这有助于完成项目的使命，并增加业务部门对DS工作的信心。

为了探索这些漂移机制，为了简单起见(也为了好玩)，我们将在本章中继续使用冰淇淋的场景。
注意12.2节中描述的一些技术，用于设置这些效果的监控，特别是基于特征的漂移，对于使用厨房水槽方法的模型来说，可能很难进行缩放。(我曾见过有人试图实现由数千个特征组成的大规模向量，以期提高准确性。)在设计预测性解决方案时，这绝对是需要考虑的问题。如果采用简单的方法，即将大量数据放入模型中并希望得到最好的结果，那么对于监控这种实现的健康状况来说，最终可能会成为一场噩梦。

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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。