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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|COMP4702 Interpretable ML and Explainable ML Basics

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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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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|COMP4702 Interpretable ML and Explainable ML Basics

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Interpretable ML and Explainable ML Basics

Let’s start with the basics. Any model is said to be interpretable if humans can understand it on their own. The model summary statistics and parameters are sufficient to explain why the model made a certain prediction or decision.
Let’s take the example of a decision tree (see Figure 7-1). The objective of this problem was to predict whether someone would pay a car loan or not. People who would default are tagged as Yes, and the remaining are tagged as No.

Now let’s say that a 29-year-old woman with a monthly income of $\$ 3000$ applies for the loan. Based on this model, she was granted a loan through an automated underwriting system. We can now examine the nodes of the tree to understand why the loan was granted.
The first split happens at the variable age. Since the candidate is 29 years old, hence we go down the right-hand side node. The next split happens at income. Since she has an income of $\$ 3000$, we again go down the right side and arrive at the No leaf node. Hence, according to the model, the student will not default on a loan.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Analyzing the Decision Tree

Using a simple linear regression model with the following equation, let’s predict the maximum loan size by building a model based on a person’s age and income. $\mathrm{Y}$ is the loan size for an individual.
$$
Y=100^* \text { age }+10^* \text { income }+200
$$
From the equation, you can see that for every year of a person’s age, the predicted maximum loan increases by $\$ 100$. Also, loan size increases as income increases.

For this example ( 29 years old, $\$ 3,000$ income), the maximum loan size is predicted to be $\$ 33,100$.

We can look at the model’s parameters and understand why exactly a certain prediction was made. This is possible because these models are fairly simple. The equation has three parameters. But when the models become more complicated, it becomes difficult to understand them similarly.

A random forest is a complex model. It consists of multiple individual trees, and the final prediction is made by considering the output of each tree. To understand the decision made by a random forest, we must simultaneously understand the decision of each tree within the overall model. Even with a small number of trees, this is a complicated exercise.

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|COMP4702 Interpretable ML and Explainable ML Basics

机器学习代写

计算机代写|机器学习代写机器学习代考|可解释的ML和可解释的ML基础


让我们从最基本的开始。任何模型都是可解释的,如果人类能够自己理解它。模型汇总统计数据和参数足以解释模型为什么做出某种预测或决策。我们以决策树为例(如图7-1所示)。这个问题的目的是预测某人是否会支付汽车贷款。将违约的人被标记为Yes,其余的人被标记为No。


现在我们假设一个月收入$\$ 3000$的29岁妇女申请贷款。基于这种模式,她通过一个自动承保系统获得了一笔贷款。现在,我们可以检查树的节点,以了解贷款被授予的原因。第一次分裂发生在可变年龄。因为候选人是29岁,所以我们从右边的节点往下走。下一个分割发生在收入部分。因为她的收入是$\$ 3000$,我们再次向下到右边,到达No叶节点。因此,根据模型,学生不会拖欠贷款。

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|分析决策树


使用一个具有以下方程的简单线性回归模型,让我们根据一个人的年龄和收入建立一个模型来预测最大贷款规模。$\mathrm{Y}$是个人贷款规模。
$$
Y=100^* \text { age }+10^* \text { income }+200
$$
从等式中可以看出,一个人的年龄每增加一年,预测的最大贷款增加$\$ 100$。此外,贷款规模随着收入的增加而增加


对于这个例子(29岁,$\$ 3,000$收入),最大的贷款规模预测为$\$ 33,100$ .


我们可以通过模型的参数来理解为什么会做出某种预测。这是可能的,因为这些模型相当简单。这个方程有三个参数。但是,当模型变得更加复杂时,同样地理解它们就变得困难了


随机森林是一个复杂模型。它由多棵独立的树组成,并通过考虑每棵树的输出来做出最终的预测。为了理解随机森林所做的决策,我们必须同时理解整个模型中每棵树的决策。即使有少量的树,这也是一个复杂的练习

计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考

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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。

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