如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning COMP5318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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机器学习代考_Machine Learning代考_Counterfactual Explanations
A counterfactual explanation describes a causal situation in the form: “If $\mathrm{X}$ had not occurred, Y would not have occurred.” For example, “If I hadn’t taken a sip of this hot coffee, I wouldn’t have burned my tongue.” Event $\mathrm{Y}$ is that I burned my tongue; cause $\mathrm{X}$ is that $\mathrm{I}$ had a hot coffee. Counterfactuals requires imagining a hypothetical reality that contradicts the observed facts (for example, a world without hot coffee); hence, the name counterfactual. The ability to think in counterfactuals makes humans so smart compared to other animals.
In interpretable machine learning, counterfactual explanations explain predictions of individual instances. The “event” is the predicted outcome of an instance. The “causes” are the feature values of this instance that were input to the model and “caused” a certain prediction.
Even if the relationship between the inputs and the predicted outcome might not be causal, we can see the inputs of a model as the cause of the prediction.
To simulate counterfactuals for predictions of machine learning models, we simply change the feature values of an instance before making the predictions, and we analyze how the prediction changes. We are interested in scenarios in which the prediction changes in a relevant way, like a flip in predicted class (for example, credit application accepted or rejected) or in which the prediction reaches a certain threshold (for example, the probability for cancer reaches $10 \%$ ). A counterfactual explanation of a prediction describes the smallest change to the feature values that changes the prediction to a predefined output.
There are both model-agnostic and model-specific counterfactual explanation methods. This chapter focuses on model-agnostic methods that only work with the model inputs and outputs (and not the internal structure of specific models).
Unlike prototypes, counterfactuals do not have to be actual instances from the training data but can be a new combination of feature values.
Before discussing how to create counterfactuals, let’s discuss some use cases.
机器学习代考_Machine Learning代考_Banking Software
In this first example, Shankar applies for a loan and gets rejected by the (machine learning-powered) banking software. He wonders why his application was rejected and how he might improve his chances of getting a loan. The question of why can be formulated as a counterfactual: What is the smallest change to the features (income, number of credit cards, age, etc.) that would change the prediction from rejected to approved? One possible answer could be: If Shankar earned $\$ 10,000$ more per year, he would get the loan. Or if Shankar had fewer credit cards and had not defaulted on a loan five years ago, he would get the loan. Shankar will never know the reasons for the rejection, as the bank has no interest in transparency, but that is another story.
The second example explains a model that predicts a continuous outcome with counterfactual explanations. Garima wants to rent out her apartment, but she is unsure how much to charge for it, so she trains a machine learning model to predict the rent. Of course, since Garima is a data scientist, that is how she solves her problems. After entering all the details about size, location, whether pets are allowed, and so on, the model tells her that she can charge $\$ 900$. She expected $\$ 1,000$ or more, but she trusts her model and decides to play with the feature values of the apartment to see how she can improve the value of the apartment. She finds out that the apartment could be rented out for over $\$ 1,000$, if it were $15 \mathrm{~m}^2$ larger. Interesting but non-actionable knowledge because she cannot enlarge her apartment. Finally, by tweaking only the feature values under her control (built-in kitchen-yes/no, pets allowed-yes/no, type of floor, etc.), she finds out if she allows pets and installs windows with better insulation, she can charge $\$ 1,000$. Garima had intuitively worked with counterfactuals to change the outcome.
机器学习代写
机器学习代考_MACHINE LEARNING代考_COUNTERFACTUAL EXPLANATIONS
反事实解释以以下形式描述因果情况：“如果X没有发生，Y就不会发生。”例如，“如果我没有喝一口这杯热咖啡，我就不会泠到舌头了。”事件Y是我焜了舌头； 原因X就是它I喝了一杯热咖啡。反事实需要想象一个与观仯到的事实相矛盾的假设现实 forexample, aworldwithouthotcoffee; 因此，名称反事实。与其他动 物相比，反事实思考的能力使人类更加聪明。
在可解释的机器学习中，反事实解释解释了对个别实例的预恻。“事件”是实例的预测结果。“原因”是输入到模型并“导致”某个预测的该实例的特征值。 即使输入与预测结果之间的关系可能不是因果关系，我们也可以将模型的输入视为预测的原因。
为了模拟机器学习模型预测的反事实，我们只需在进行预测之前更改实例的特征值，然后分析预测如何变化。我们对预测以相关方式变化的场景感兴趣，比如预测 类别的鮙转 forexample, creditapplicationacceptedorrejected或者预测达到某个阈值 forexample, theprobability forcancerreaches $\$ 10 \% \$$. 预测的反事实 解释描述了将预测更改为预定义输出的特征值的最小变化。
有模型不可知论和模型特定的反事实解释方法。本章重点介绍仅适用于模型输入和输出的模型不可知方法 andnottheinternalstructureof specificmodels. 与原型不同，反事实不一定是来自训练数据的实际实例，而是可以是特征值的新组合。
在讨论如何创建反事实之前，让我们讨论一些用例。
机器学习代考_MACHINE LEARNING代考_BANKING SOFTWARE
在第一个例子中，Shankar 申请柋款并被拒绝 machinelearning – powered银行软件。他想知道为什么他的申请被拒绝以及他如何才能提高获得代款的机会。为 什么可以表述为反事实的问题: 特征的最小变化是什么income, numberofcreditcards, age, etc.这会将预测从拒绝更改为批准? 一个可能的答姜可能是：如果 Shankar 赚了 $\$ 10,000$ 每年更多，他就会得到柋款。或者，如果 Shankar 的信用卡数量较少并且在五年前没有拖欠柋款，他将获得柋款。Shankar 永远不会知道拒绝 的原因，因为银行对透明度不感佥趣，但那是另一回事了。
第二个例子解释了一个模型，该模型预测具有反事实解释的连续结果。Garima想出租她的公寓，但她不确定要收取多少费用，因此她训练了一个机器学习模型来 预测租金。当然，由于 Garima 是一名数据科学家，这就是她解决问题的方式。输入尺寸、位置、是否允许携带宠物等所有详细信息后，模特告诉她可以充电 $\$ 900$. 她预计 $\$ 1,000$ 或更多，但她相信自己的模型，并决定尝试使用公寓的特征值，看看如何提高公寓的价值。她发现公寓可以出租超过 $\$ 1,000$,如果是 $15 \mathrm{~m}^2$ 更大。有 趣但不可操作的知识，因为她无法扩大她的公寓。最后，通过仅调整她控制下的特征值built-inkitchen – yes/no, petsallowed-yes/no, typeoffloor, etc. ，她发现如果她允许宠物并安装隔热效果更好的窻户，她可以充电 $\$ 1,000$. Garima 直觉地使用反事实来改变结果。
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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。