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|Summarizing Feature Influence
The third choice for removal-based explanations is how to summarize each feature’s influence on the model. The set functions to represent a model’s dependence on different features are complicated mathematical objects that are difficult to communicate fully due to the exponential number of feature subsets and underlying feature interactions. Removal-based explanations confront this challenge by providing users with a concise summary of each feature’s influence.
Many methods fall under the feature removal framework and work on the principles of the three points described earlier.
The following are some of the most common methods: IME, QII, SHAP (shown in Figure 8-2), Kernel SHAP, Tree SHAP, Loss SHAP, SAGE, Shapley, Permutation, Conditional, Univariate, L2X, INVASE, LIME (shown in Figure 8-2), PredDiff, CXPlain, RISE, and FIDO-CA. Some of these methods are covered in the upcoming chapters.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Rule-based Explanations
Decision rules are a simpler form of expressing the important features of the model. Apart from giving the important features, decision rule sets also provide the values of these features, which contribute to better prediction. One advantage of decision rules is that they are human-friendly. They explain the model in a very simple textual format that non-technical users and stakeholders easily understand.
A decision rule, $r$, also called the logic rule, has the form $\mathrm{p} \rightarrow \mathrm{y}$, in which $\mathrm{p}$ is a premise, composed of a Boolean condition on feature values, while $y$ is the consequence of the rule. In particular, $p$ is a conjunction of split conditions of the form $x i \in[v(1) i, v$ (u) i ], where xi is a feature and $v(1) i, v(u)$ i are lower and upper bound values in the domain of $x i$ extended with $\pm \infty$. An instance $\mathrm{x}$ satisfies $\mathrm{r}$, or $\mathrm{r}$ covers $\mathrm{x}$, if every Boolean condition of $\mathrm{p}$ evaluates to true for $\mathrm{x}$. If the instance $\mathrm{x}$ to explain satisfies $\mathrm{p}$, the rule $\mathrm{p} \rightarrow \mathrm{y}$ represents a candidate explanation of the decision $\mathrm{g}(\mathrm{x})=\mathrm{y}$. Moreover, if the interpretable predictor mimics the behavior of the black box in the neighborhood of $x$, we further conclude that the rule is a candidate local explanation of $b(x)=g(x)=y$.
In the context of rules, you can also find the counterfactual rules. Counterfactual rules have the same structure of decision rules, with the only difference that the consequence of the rule $y$ is different w.r.t. $b(x)=y$. They are important to explain to the end user what should be changed to obtain a different output.
An example of a rule explanation is $r={$ age $<40$, income $<30 k$, education $\leq$ Bachelor $}, y=$ deny. In this case, the record ${$ age $=18$, income $=15 k$, education $=$ Highschool} satisfies the rule.
The most common rule-based methods include ANCHOR, LORE, RuleMatrix, TREPAN, SkopeRules, and GLocalX.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考| summary Feature Influence
. summary Feature Influence . summary Feature Influence
基于删除的解释的第三个选择是如何总结每个特征对模型的影响。表示模型对不同特征的依赖的集合函数是复杂的数学对象,由于特征子集的指数数量和底层特征交互,它们很难充分交流。基于删除的解释通过向用户提供每个功能影响的简明总结来应对这一挑战
许多方法都属于特征删除框架,并遵循前面描述的三点原则。下面是一些最常用的方法:IME, QII, SHAP(如图8-2所示),Kernel SHAP, Tree SHAP, Loss SHAP, SAGE, Shapley, Permutation, Conditional, Univariate, L2X, INVASE, LIME(如图8-2所示),PredDiff, CXPlain, RISE和FIDO-CA。其中一些方法将在接下来的章节中介绍
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|基于规则的解释
决策规则是表达模型重要特征的一种更简单的形式。决策规则集除了给出重要的特征外,还提供了这些特征的值,有助于更好的预测。决策规则的一个优点是它们对人类友好。他们用非常简单的文本格式解释模型,非技术用户和涉众很容易理解。决策规则$r$,也称为逻辑规则,其形式为$\mathrm{p} \rightarrow \mathrm{y}$,其中$\mathrm{p}$是一个前提,由特征值的布尔条件组成,而$y$是规则的结果。特别地,$p$是$x i \in[v(1) i, v$ (u) i]形式的拆分条件的连接,其中xi是一个特征,$v(1) i, v(u)$ i是由$\pm \infty$扩展的$x i$域中的上下界值。实例$\mathrm{x}$满足$\mathrm{r}$,或者$\mathrm{r}$覆盖$\mathrm{x}$,如果$\mathrm{p}$的每个布尔条件对于$\mathrm{x}$的计算结果都为true。如果要解释的实例$\mathrm{x}$满足$\mathrm{p}$,则规则$\mathrm{p} \rightarrow \mathrm{y}$表示决定$\mathrm{g}(\mathrm{x})=\mathrm{y}$的候选解释。此外,如果可解释预测器模仿$x$附近黑盒子的行为,我们进一步得出结论,该规则是$b(x)=g(x)=y$的候选局部解释。
在规则的语境中,你也可以找到反事实的规则。反事实规则具有与决策规则相同的结构,唯一的区别是规则$y$的结果不同,w.r.t $b(x)=y$。它们对于向最终用户解释应该更改什么以获得不同的输出非常重要。
规则解释的一个例子是$r={$年龄$<40$,收入$<30 k$,教育程度$\leq$学士$}, y=$否定。在这种情况下,记录${$年龄$=18$,收入$=15 k$,学历$=$高中}符合规则。最常见的基于规则的方法包括ANCHOR、LORE、RuleMatrix、TREPAN、SkopeRules和GLocalX
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。