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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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计算机代考|机器学习代考Machine Learning代考|The Research Behind Interpretability
Several industries are witnessing an increasing trend of leveraging ML for high stake prediction applications, which deeply impacts human lives.
When automated algorithms make high-stake decisions, the problem of incorrect predictions becomes even more severe. To address this issue, explainable machine learning emerged as a field of study focusing on machine learning interpretability and shifting toward a more transparent AI. The main goal of this was to create a suite of interpretable models and methods that produce human-friendly explanations and maintain high predictive performance levels.
One of the entities in this field is the Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), funded by the US Department of Defense. It created the interpretability and explainability program that funds academic and military research at 11 US research laboratories. The program information states that the program aims to produce more explainable models while maintaining high predictive performance levels, enabling appropriate human trust, and understanding for better management of the emerging generation of artificially intelligent partners.
This is not the only example of public focus on AI and machine learning interpretability. In 2016, the White House Office of Science and Technology Policy (OSTP) released a report titled, “Preparing for the Future of Artificial Intelligence,” which states that AI systems are open, transparent, and understandable so that people can interrogate the assumptions and decisions behind the models’ decisions.
Also, the Association for Computing Machinery US Public Policy Council (USACM) released a “Statement on algorithmic transparency and accountability” in 2017. It is stated that explainability is one of the seven principles for algorithmic transparency and accountability. Then it is particularly important in public policy contexts.
计算机代考|机器学习代考Machine Learning代考|Global Model Interpretability on a Holistic Level
A model can be called a global interpretable model if you can comprehend the whole model at once. To explain the overall model output, the interpretability methods under this umbrella require knowledge of the algorithm and data. Global interpretability means how the model makes its decisions, an overview of each of its components, including features, weights, and parameters. To give one example, let’s say we come up with a metric to explain the overall error rate of the model averaged across all observations. This metric is called a global interpretation of the error rate of the model. In the example given at the start of the chapter, Ajay’s boss wanted to know for the strategy team at an overall level which features impact or drive churn.
Global interpretability is very difficult to achieve in practice. Any model with several parameters or weights is difficult to comprehend or fit into the human memory. Additionally, we humans can only visualize three dimensions, and hence coming up with a global interpretation solution of complex models becomes a challenging task. For models like linear and logistic, the interpretable parts are the coefficients; whereas for decision tree models, it is the split and leaf node predictions. However, sometimes models use highly modified, anonymous, or masked features. Hence it becomes difficult to interpret them from the model output. Keep in mind that interpreting a single weight in a linear model is interlocked with all other weights, which means that interpretability does not consider feature interaction.
机器学习代写
计算机代考|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|THE RESEARCH BEHIND INTERPRETABILITY
一些行业正在见证将 ML用于高风险预测应用的日益增长的趋势，这对人关生活产生了深远的影响。
当自动化算法做出高风险的决策时，错误预测的问题变得更加严重。为了解决这个问题，可解释的机器学习作为一个研究领域出现，专注于机器学习的可解释性并转向 百透明的人工智能。其主要目标是创建一套可解释的模型和方法，以产生人性化的解释并保持高预测性生水平。
该领域的实体之一是国防高级研究计划局 $D A R P A$ ，由美国国防部召助。它创建了可解释性和可解释性计划，资助 11 个美国研究实验室的学术和军事研究。该计划信 $\mathrm{~ 宗 表 朋 ， 该 让 划 昌 在 生 ⿱}$
这不是公众关注人工智能和机器学习可解释性的唯一例子。2016年，白宫嵙技政策办公室 $O S T P$ 发布了一份题为 “为人工智能的末来做准备”的报告，其中指出人工智能 $\mathrm{~ 完 旀}$
此外，美宝计其机协会至共 共共政策环境中尤为重要。
计算机代考|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|GLOBAL MODEL INTERPRETABILITY ON A HOLISTIC LEVEL
如果您可以一次理解整个模型，则可以将模型称为全局可解释模型。为了解释整个模型的输出，这个击下的可解释性方法需要算法和数据的知识。全局可解释性意味着 模型如何做出决策，它的每个组件的概述，包括特征、权重和参数。举一个例子，假设我们提出了一个指标来解释模型在所有观察中平均的总体错误率。这个度量被称 为模型错误率的全局解释。在本章开头给出的示例中，Ajay 的老板相从整体层面了解战略团队的影响力或驱动流失率。
全局可解释性在实践中很难实现。任何具有多个参数或权重的模型都难以理解或适应人关记忆。此外，我们人关只能可视化三个维度，因此提出复杂模型的全局解释解 $\mathrm{~ 决 方 宲 成 为 一 项 具 有 挑 战 性 的 任 务 。 对 于 线 性 和 逻 辑 等 模 型 ， 可 解 释 的 部 分 是 系 数 ； 而 对 于 决 策 树 模 型 ， 它 是 分 裂 和 吅 节 点 预 测 。 但 是 ， 有 时 模 型 会 使 用 高 度 修 改 、 匝}$ 名或掩码的特征。因此，很难从模型输出中解释它们。请记住，解释线性模型中的单个权重与所有其他权重互锁，这意味着可解释性不考虑特征交互。
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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。
