如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning CITS5508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 。
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。 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。
同学们在留学期间，都对各式各样的作业考试很是头疼，如果你无从下手，不如考虑my-assignmentexpert™！
my-assignmentexpert™提供最专业的一站式服务：Essay代写，Dissertation代写，Assignment代写，Paper代写，Proposal代写，Proposal代写，Literature Review代写，Online Course，Exam代考等等。my-assignmentexpert™专注为留学生提供Essay代写服务，拥有各个专业的博硕教师团队帮您代写，免费修改及辅导，保证成果完成的效率和质量。同时有多家检测平台帐号，包括Turnitin高级账户，检测论文不会留痕，写好后检测修改，放心可靠，经得起任何考验！
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。
我们在计算机Quantum computer代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的计算机Quantum computer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。
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Safety Requirements
Explainability methods reveal partial information about the data set used to train predictive models, the model’s internal mechanics or parameters, and their prediction boundaries (see safety requirements S1-S3 in the following sections). Therefore, we should consider the effect of explainability on robustness, security, and privacy aspects of predictive systems, which they are built on top of and the robustness of explanations themselves.
S1: Information Leakage
Every explainability approach should be accompanied by a critical evaluation of its privacy and security implications and a discussion about mitigating these factors. It is important to consider how much information an explanation reveals about the underlying model and its training data. For example, consider a counterfactual explanation applied to a logical machine learning model; given that this model family applies precise thresholds to data features, this type of explanation is likely to leak them. On the other hand, explanations for a k-nearest neighbors’ model can reveal training data points, and for a support vector machine, these could be data points on the support vectors.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Explanation Misuse
S2: Explanation Misuse
With information leakage in mind, one can ask how many explanations and different data points it takes to gather enough insight to steal or game the underlying predictive model. This can be a major concern, especially if the predictive model is a trade secret. Furthermore, adversaries can use explanations to game a model; consider a case where a malicious user could find a bug in the model by inspecting its explanations, hence is now able to take advantage of it. This observation indicates a close relation between explanations and adversarial attacks.
S3: Explanation Invariance
Given a phenomenon modeled by a predictive system, the data we gather is a way to quantify its observed effects. The objective of a predictive system should be to elicit insights about the underlying phenomenon, and the explanations are a medium to foster their understanding in a human-comprehensible context. Ideally, explanations should be based on a property of the underlying phenomenon rather than an artifact dependent on a predictive model. An explainability approach should provide the same explanation given the same inputs (model and/or data point). This could be measured by investigating the variance of an explanation over multiple executions of an explainability algorithm. Ideally, explanations produced by one method should be comparable to those produced using another explainability technique (given fixed training data).
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|安全要求
可解释性方法揭示了用于训练预测模型的数据集的部分信息，模型的内部机制或参数，以及它们的预测边界(参见以下部分的安全要求S1-S3)。因此，我们应该考虑可解释性对预测系统的鲁棒性、安全性和隐私方面的影响，预测系统是在这些方面的基础上构建的，以及解释本身的鲁棒性。
S1:信息泄露
每一种解释方法都应该伴随着对其隐私和安全影响的批判性评估，并讨论如何减轻这些因素。重要的是要考虑一个解释揭示了关于底层模型及其训练数据的多少信息。例如，考虑一个应用于逻辑机器学习模型的反事实解释;考虑到这个模型系列对数据特征应用精确的阈值，这种类型的解释很可能泄露它们。另一方面，对于k近邻模型的解释可以揭示训练数据点，而对于支持向量机，这些数据点可以是支持向量上的数据点
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|解释误用
考虑到信息泄露，人们可能会问，需要多少种解释和不同的数据点才能收集到足够的洞察力，从而窃取或欺骗潜在的预测模型。这可能是一个主要问题，特别是如果预测模型是商业机密的话。此外，对手可以使用解释来与模型博弈;考虑这样一个情况，恶意用户可以通过检查模型的解释来发现模型中的bug，因此现在可以利用它。这一观察结果表明，解释与对抗性攻击之间存在密切关系。对于一个由预测系统建模的现象，我们收集的数据是一种量化其观察到的影响的方法。预测系统的目标应该是引出对潜在现象的洞察，而解释是在人类可理解的环境中促进理解的媒介。理想情况下，解释应该基于潜在现象的属性，而不是依赖于预测模型的工件。可解释性方法应该对相同的输入(模型和/或数据点)提供相同的解释。这可以通过研究解释在可解释性算法的多次执行中的差异来衡量。理想情况下，一种方法产生的解释应该与使用另一种可解释性技术产生的解释相比较(给定固定的训练数据)
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考 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。
