如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning KIT315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学习算法的工作基础是，过去行之有效的策略、算法和推论有可能在未来继续行之有效。这些推论可以是显而易见的，例如 “由于在过去的一万天里，太阳每天早上都会升起，所以它可能在明天早上也会升起”。它们可以是细微的，例如 “X%的家族有地理上独立的物种，有颜色变异，所以有Y%的机会存在未被发现的黑天鹅”。
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 。
essayta.com™机器学习Machine Learning代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。essayta.com™， 最高质量的机器学习Machine Learning作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于统计Statistics作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此机器学习Machine Learning作业代写的价格不固定。通常在经济学专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。
想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。
essayta.com™ 为您的留学生涯保驾护航 在澳洲代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的澳洲代写服务。我们的专家在机器学习Machine Learning代写方面经验极为丰富，各种机器学习Machine Learning相关的作业也就用不着 说。
CS代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Simulation Setup
To evaluate the performance of ScaleDRL, we set up a simulation platform using the event simulator $\mathrm{OMNet}++4.6$. The running environment of the simulator is a Ubuntu system using Intel i7700 CPU, 32GB DDR4 RAM, and GTX 1080Ti graphics card. The DRL algorithm is implemented with Keras based on TensorFlow.
Our simulation uses four different network topologies with different scales. The four topologies have $14,34,55$, and 82 nodes, respectively. The networks with 14 and 34 nodes employ the topology of NSF network (Wikiedia 2019) and OS3E (OESS 2019), respectively. The networks with 55 and 82 nodes are generated using BRITE (Medina et al. 2001). In each topology, the capacity of each link is the same, and the default weight of each link is set to one.
Since the real-life network trace is not available for different network scales, we generate the network traffic following the statistical features of an existing work (Lakhina et al. 2004). Lakhina et al. (2004) point out that in the backbone networks, the traffic consists of periodic flows and random flows, and around $90 \%$ of the overall traffic intensity are periodic flows. In this work, each flow consists of two components: Periodical Flows (PFs) and Random Flows (RFs), and we adjust ratio $R P=\frac{\text { the number of } \mathrm{RFs}}{\text { the number of PFs }}$ to generate different flows.
CS代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Comparison Schemes
We compare ScaleDRL with following baseline algorithms.
- SPF (Open shortest path first 2019): SPF is widely adopted in existing routing protocols, such as Open Shortest Path First (OSPF). In SPF, all flows are forwarded on their shortest paths in spite of traffic changes, and some links are likely to experience congestion.
- ECMP: ECMP evenly splits the volume of each flow into its multiple shortest paths. In this way, the congestion probability of links is lower than that of links using SPF.
- TIDE (Penghao et al. 2019): TIDE uses DDPG as the DRL algorithm to control the link weights for all links in the network. The main difference between TIDE and ScaleDRL is that ScaleDRL only controls a subset of the links to steer network traffic.
- DRL-TE (Xu et al. 2018): DRL-TE selects three candidate paths for each flow and uses a DRL algorithm to decide the traffic splitting ratio of the flow’s volume on the three paths.
机器学习代考
CS代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Simulation Setup
为了评估 ScaleDRL 的性能, 我们使用事件模拟器建立了一个模拟平台OMNet $++4.6$. 模拟器运行环境 为Ubuntu系统, 采用Intel i7700 CPU, 32GB DDR4 RAM, GTX 1080Ti显卡。DRL 算法是用基于 TensorFlow 的 Keras 实现的。
我们的模拟使用了四种不同规模的不同网络拓扑。四种拓扑结构 $14,34,55$, 和 82 个节点。具有 14 个和 34 个节点的网络分别采用 NSF 网络 (Wikiedia 2019) 和 OS3E (OESS 2019) 的拓扑结构。具有 55 和 82 个节点的网络是使用 BRITE 生成的 (Medina ef al. 2001)。在每个拓扑中, 每条链路的容量都是相同 的, 并且每条链路的默认认权重都设置为 1 。
由于现实生活中的网络跟踪不适用于不同的网络规模, 我们根据现有工作的统计特征生成网络流荲 (Lakhina et al. 2004) 。拉杴娜等人。(2004) 指出, 在骨干网络中, 流䵡由周期性流和随机流组成, 并 且大约 $90 \%$ 总体交通强度的主要是周期性流黑。在这项工作中，每个流由两个部分组成: 周期性流 (PFs) 和随机流 ( $\mathrm{RFs})$ ，我们调整比率 $R P=\frac{\text { the number of } \mathrm{RFs}}{\text { the number of } \mathrm{PFs}}$ 产生不同的流黑。
CS代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Comparison Schemes
我们将 ScaleDRL 与以下基线算法进行比较。
- SPF（Open Shortest Path First 2019）：SPF在现有路由协议中被广泛采用, 例如Open Shortest Path First (OSPF)。在 SPF 中, 尽管流黑发生变化, 所有流都在最短的路径上转 发, 并且某些链路可能会出现拥塞。
- ECMP: ECMP 将每个流的体积平均分成多个最短路径。这样, 链路的拥塞概率就低于使用 SPF 的琏路。
- TIDE (Penghao et al. 2019) ： TIDE 使用 DDPG 作为 DRL 算法来控制网络中所有链路的 謎路权重。TIDE 和 ScaleDRL 之间的主要区别在于 ScaleDRL 仅控制链接的子集来引导网络 流䵡。
- DRL-TE (Xu et al. 2018): DRL-TE 为每个流选择三个候选路径, 并使用 DRL 算法来决定流 在三个路径上的流荲分流比。
CS代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代写 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。