如果你也在 怎样代写机器学习Machine Learning CSCI221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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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Human-Friendly Themes Characterizing Interpretability Work
Research on interpretability to produce new tools or insights has primarily focused on the interaction between an individual and a model. Interpretability is described as a property of the model class based on its relation to human expectations or constraints, such as monotonicity or additivity, or human-driven constraints that come from domain knowledge or the presentation of a specific model’s results that enables a human to understand why a label was applied to an instance (e.g., LIME or SHAP).
We summarize four themes that are different from the technical characterization we mentioned in the previous chapters. These characterizations are more human-centric and talk about how humans can work together with interpretability to make models more useful.
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Interpretability Is Cooperative
Interpretability in an organization means collaboration and coordinating of values and knowledge between stakeholder roles. This theme is defined majorly by mentions of discussion with other stakeholder groups, such as domain experts. These discussions frequently occur during ideation and model building, and validation, but also after deployment. Collaboration around interpretability is important for improving business reasoning and convincing stakeholders that the models that have been built will bring value.
Interpretability’s role in building and maintaining trust between people in an organization is another clear way its social nature was evident.
People respond to use cases and anecdotes way better than they respond to math. Hence, the proof and the need for interpretability should be adopted when communicating to a client. It’s usually to explain the operation of the system and then give some answer.
When public relations, tech transfer, or other teams further from model development gained trust through interpretability, limitations or constraints on models tended to be more easily accepted with a model.
The internal trust frees up teams from constraints on the types of models they could use or the level of monitoring required, such that model interpretability was seen as a means to obtaining a certain status.
Sometimes interpretability’s importance was not that it could explain any decision, but that the act of including it alone signaled a “due diligence” that other stakeholders or end users found comforting.
机器学习代写
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Human-Friendly Themes Characterizing Interpretability Work
对产生新工具或新见解的可解释性的研究主要集中在个人与模型之间的交互上。可解释性被描述为模型类的属性，基于它与人类期望或约束的关系，例如单调性或可加性，或来自领域知识的人为驱动的约束或使人类能够理解的特定模型结果的呈现为什么将标签应用于实例（例如，LIME 或 SHAP）。
我们总结了四个与我们在前几章中提到的技术特征不同的主题。这些特征更加以人为中心，并讨论了人类如何与可解释性一起工作以使模型更有用。
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Interpretability Is Cooperative
组织中的可解释性意味着利益相关者角色之间的价值观和知识的协作和协调。这个主题主要是通过提及与其他利益相关者群体（例如领域专家）的讨论来定义的。这些讨论经常发生在构思和模型构建以及验证期间，也包括部署之后。围绕可解释性进行协作对于改进业务推理和说服利益相关者相信已构建的模型将带来价值非常重要。
可解释性在建立和维护组织中人与人之间的信任方面的作用是其社会性质显而易见的另一种方式。
人们对用例和轶事的反应比对数学的反应要好得多。因此，在与客户沟通时，应采用证明和可解释性的必要性。通常是解释系统的操作，然后给出一些答案。
当公共关系、技术转让或其他远离模型开发的团队通过可解释性获得信任时，模型的限制或约束往往更容易被模型接受。
内部信任使团队摆脱了对他们可以使用的模型类型或所需监控级别的限制，因此模型可解释性被视为获得特定状态的一种手段。
有时，可解释性的重要性并不在于它可以解释任何决定，而是将其单独包含在内的行为标志着其他利益相关者或最终用户感到欣慰的“尽职调查”。
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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。