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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_ Counterfactual Explanations at a Glance
Counterfactuals are human-friendly explanations because they usually focus on a small number of feature changes. Each counterfactual tells a different “story” of how a certain outcome was reached. One counterfactual might say to change feature A. Another counterfactual might say to leave A the same but change feature B, which is a contradiction. This issue of multiple truths can be addressed either by reporting all counterfactual explanations or by having criteria to evaluate counterfactuals and select the best one.
Speaking of criteria, how do we define a good counterfactual explanation? First, the user of a counterfactual explanation defines a relevant change in the prediction of an instance (= the alternative reality).
An obvious first requirement is that a counterfactual instance produces the predefined prediction as closely as possible. It is not always possible to find a counterfactual with a predefined prediction. For example, in a classification setting with two classes, a rare class, and a frequent class, the model might always classify an instance as the frequent class. Changing the feature values so that the predicted label would flip from the frequent class to the rare class might be impossible. We want, therefore, to relax the requirement that the prediction of the counterfactual must exactly match the predefined outcome. In the classification example, we could look for a counterfactual where the predicted probability of the rare class is increased to $10 \%$ instead of the current $2 \%$. What are the minimal changes in the features so that the predicted probability changes from $2 \%$ to $10 \%$ (or close to $10 \%$ )?
Another quality criterion is that a counterfactual should be as similar as possible to the instance regarding feature values. The distance between two instances can be measured, for example, with the Manhattan distance or the Gower distance if we have both discrete and continuous features. The counterfactual should not only be close to the original instance but should also change as few features as possible. We can simply count the number of changed features to measure how good a counterfactual explanation is in this metric.
机器学习代考_Machine Learning代考_Generating Counterfactual Explanations
A simple and naive approach to generating counterfactual explanations is searching by trial and error. This approach involves randomly changing feature values of the instance of interest and stopping when the desired output is predicted. Like the example where Anna tried to find a version of her apartment to charge more rent. But there are better approaches than trial and error. First, we define a loss function based on the criteria mentioned. This loss takes as input the instance of interest, a counterfactual, and the desired (counterfactual) outcome. Then, we can find the counterfactual explanation that minimizes this loss using an optimization algorithm. Many methods proceed in this way but differ in their definition of the loss function and optimization method.
To generate the counterfactuals, it is suggested to minimize the following loss.
$$
L\left(x, x^{\prime}, y^{\prime}, \lambda\right)=\lambda \cdot\left(\hat{f}\left(x^{\prime}\right)-y^{\prime}\right)^2+d\left(x, x^{\prime}\right)
$$
Let’s look at each component of the formula.
$$
\lambda \cdot\left(\hat{f}\left(x^{\prime}\right)-y^{\prime}\right)^2 .
$$
机器学习代写
机器学习代考机器学习代考反事实解释一瞥
反事实是对人类友好的解释，因为它们通常集中在少量的特征变化上。每一个反事实都讲述了一个不同的 “故事”，说明某个结果是如何达成的。一个反事实可能说要改变特征A，而另一个反事实可能说要保持A不变，但改变特征B，这是一个矛盾。这个多重真理的问题可以通过报告所有反事实的解释来解决，或者通过制定标准来评估反事实并选择最佳的解释。
说到标准，我们如何定义一个好的反事实解释？首先，反事实解释的使用者要定义一个实例（=替代现实）的预测中的相关变化。
一个明显的第一要求是，反事实的实例尽可能地产生预定的预测。并不总是能够找到一个具有预定义预测的反事实。例如，在一个有两个类的分类环境中，一个是稀有类，一个是频繁类，模型可能总是将一个实例归类为频繁类。改变特征值以使预测的标签从频繁类翻转到稀有类可能是不可能的。因此，我们想放宽要求，即反事实的预测必须与预定的结果完全一致。在分类的例子中，我们可以寻找一个反事实，在这个反事实中，稀有类的预测概率增加到10美元，而不是目前的2美元。特征中最小的变化是什么，以使预测的概率从2 \%$变为10 \%$（或接近10 \%$）？
另一个质量标准是反事实应该尽可能地与实例的特征值相似。例如，如果我们有离散和连续的特征，可以用曼哈顿距离或高尔距离来衡量两个实例之间的距离。反事实不仅应该接近原始实例，还应该尽可能少地改变特征。我们可以简单地计算改变的特征的数量来衡量反事实的解释在这个指标上有多好。
机器学习代考机器学习代考生成反事实的解释
产生反事实解释的一个简单而天真的方法是通过试错来搜索。这种方法包括随机改变感兴趣的实例的特征值，并在预测到期望的输出时停止。就像安娜试图找到一个她的公寓收取更多租金的版本的例子。但是有比试错更好的方法。首先，我们根据上述标准定义一个损失函数。这个损失将感兴趣的实例、一个反事实和期望的（反事实）结果作为输入。然后，我们可以使用优化算法找到使这个损失最小的反事实解释。许多方法都是这样进行的，但在损失函数的定义和优化方法上有所不同。
为了生成反事实，我们建议最小化以下损失。
$$
Lleft(x, x^{\prime}, y^{\prime}, \lambda\right)=\lambda cdot\left(\hat{f}\left(x^{\prime}\right)-y^{\prime}\right)^2+d\left(x, x^{\prime}\right)
$$
让我们来看看公式的每个组成部分。
$$
\lambda\cdot\left(\hat{f}\left(x^{prime}\right)-y^{prime}\right)^2 。
$$
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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。