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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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机器学习代考_Machine Learning代考_Image Interpretation Using LIME
Let’s start with the LIME method for model explainability. It is a popular method because it can be used for tabular, image, and text data. Using an example, let’s explore how LIME interprets images. The problem statement is shown in Figure 12-1.
LIME for images works differently than LIME for tabular data and text. Intuitively, it would not make much sense to perturb individual pixels since more than one pixel contributes to one class. Randomly changing individual pixels would probably not change the predictions by much. Therefore, variations of the images are created by segmenting the image into superpixels and turning them off or on. Superpixels are interconnected pixels with similar colors and can be turned off by replacing each pixel with a user-defined color such as gray. The user can also specify a probability for turning off a superpixel in each permutation.
Let’s learn the concept of image interpretation using the following sample code. First, read the image and use the pretrained InceptionV3 model available in Keras to predict the image class.
# Read Image
import numpy as np
import skimage
$X_i=$ skimage.io.imread(“https://arteagac.github.io/blog/lime_image/img/cat-
and-dog.jpg”)
$X i=$ skimage.transform.resize(Xi, $(299,299))$
$X i=(X i-0.5) * 2$ #Inception pre-processing
skimage.io.imshow $(\mathrm{Xi} / 2+0.5)$ # Show image before inception preprocessing
#Predict class for image using InceptionV3
import keras
from keras.applications.imagenet_utils import decode_predictions
np.random. seed(222)
inceptionV3_model = keras.applications.inception_v3.InceptionV3() #Load
pretrained model
preds = inceptionV3_model.predict(Xi[np.newaxis, $:,:,:])$
top_pred_classes $=$ preds $[0]$.argsort ()$[-5:][::-1]$ # Save ids of top
5 classes
decode_predictions(preds)[0] #Print top 5 classes
机器学习代考_Machine Learning代考_Generate Random Perturbations for Input Image
For images, LIME generates perturbations by turning on and off some of the superpixels in the image. The following script uses the quick-shift segmentation algorithm to compute the superpixels in the image. In addition, it generates an array of 150 perturbations, where each is a vector with zeros and ones that represent whether the superpixel is on or off.
#Generate segmentation for image
import skimage.segmentation
superpixels = skimage. segmentation.quickshift(Xi, kernel_size $=4$, max
dist $=200$, ratio $=0.2$ )
num_superpixels $=\mathrm{np}$.unique(superpixels). shape $[0]$
skimage.io.imshow(skimage. segmentation.mark_boundaries $(\mathrm{Xi} / 2+0.5$,
superpixels))
#Generate perturbations
num_perturb $=150$
perturbations $=$ np.random. binomial $(1,0.5$, size $=$ (num_perturb, num
superpixels))
The following script uses the inceptionV3_model to predict the class of each of the perturbed images. The shape of the predictions is $(150,1000)$, which means that for each of the 150 images, there is the probability of belonging to the 1,000 classes in InceptionV3. From these 1,000 classes, we use only the Labrador class in further steps since it is the prediction we want to explain. In this example, 150 perturbations were used. However, for real applications, a larger number of perturbations produce more reliable explanations.
predictions $=[]$
for pert in perturbations:
perturbed_img = perturb_image(Xi,pert, superpixels)
pred = inceptionv3_model.predict(perturbed_img[np.newaxis, $:,:,::]$ )
predictions. append(pred)
predictions $=\mathrm{np} \cdot \operatorname{array}$ (predictions)
print(predictions. shape)
Now we have everything to fit a linear model using the perturbations as input features $\mathrm{X}$ and the predictions for Labrador predictions [labrador] as output $y$.
However, before we fit a linear model, LIME needs to give more weight (importance) to images that are closer to the image being explained.
机器学习代写
机器学习代考_MACHINE LEARNING代考_IMAGE INTERPRETATION USING LIME
让我们从用于模型可解释性的 LIME 方法开始。这是一种流行的方法，因为它可用于表格、图像和文本数据。让我们用一个例子来探索LIME如何解释图像。问题陈 述如图 12-1 所示。 义的颜色（例如灰色）来关闭。用户还可以指定在每个排列中关闭超像嫊的概率。
让我们使用以下示例代码来学习图像解释的概念。首先，读取图像并使用 Keras 中可用的预训练 InceptionV3 模型来预测图像类别。
#续取图像
import numpy as np
import skimage
$X_i=$ skimage.io.imread “https : //arteagac. github.io/blog/lime mage $/$ img $^{\text {im cat }}$ – and – dog.jpg”
$X_i$ =skimage.transform.resize $X i, \$(299,299) \times i=X i-0.5^* 2$ # Inception 预处理 skimage.io.imshow $\mathrm{Xi} / 2+0.5$
$\therefore,:, t]$ top $_p$ red lasses $^2$ tpreds
0
$\operatorname{argsort}()$
$-5:$
$::-1$
$\$$ #保存前
5 个釆别的 ids
decode_predictionspreds
0
#打印前5个类
机器学习代考_MACHINE LEARNING代考_GENERATE RANDOM PERTURBATIONS FOR INPUT IMAGE
对于图像，LIME 通过打开和关闭图像中的一些超像表来产生扰动。以下脚本使用快速移位分割算法来计算图像中的超像表。此外，它还生成一个包,含 150 个扰动的 数组，其中每个扰动都是一个包含 0 和 1 的向量，表示超像表是打开还是关闭。
#生成图像分割
import skimage.segmentation
superpixels = skimage. 分割.quickshift $X i$, kernel ${ }_s$ ize $\$=4 \$$, maxdist $\$=200 \$$, ratio $\$=0.2 \$$
num_superpixels $=\mathrm{np}$ 。独特的superpixels. 形状 $[0]$
skimage.io.imshow 网站skimage. segmentation. mar $k_b$ oundaries $\$(\mathrm{Xi} / 2+0.5 \$$, superpixels $)$
#生成扰䖭
num_perturb $=150$
扰动 $=n p$.随机。 二项式 $\left(1,0.5 ，\right.$ 尺寸 $=n u m_p$ erturb, numsuperpixels $)$
以下脚本使用 inceptionV3_model 来预测每个扰动图像的类别。预恻的形状是 $(150,1000)$ ，这意味着对于 150 张图像中的每一张，都有属于 InceptionV3 中的 1,000 个类的概率。在这 1,000 个类别中，我们在进一步的步骤中仅使用拉布拉多类别，因为它是我们想要解释的预测。在此示例中，使用了 150 次扰动。然而，对于实 际应用，更客的扰动会产生更可靠的解释。
预测 $=$ []
对于扰动中的 pert:
perturbed_img = perturb_image $X i$, pert, superpixels
pred = inceptionv3_model.predictperturbed ${ }_i$ mg $[$ np. newaxis, $\$:,:,::] \$$
预测。附加 $p r e d$
预测 $=\mathrm{np} \cdot$ array predictions
打印 $p$ redictions. shape
现在我们拥有了使用扰动作为输入特征来拟合线性模型的一切X和拉布拉茤预测的预测
labrador
作为输出 $y$.
然而，在我们拟合一个线性模型之前，LIME 需要给予更多的权重 importance到更接近正在解释的图像的图像。
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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。