如果你也在 怎样代写机器学习Machine LearningENGG3300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_Assuming One-Fits-All Interpretability
There are a lot of explainability methods that practitioners can choose to answer the questions around why the model took a certain decision. Too many options make it difficult for practitioners to choose a method for their requirements. If a single explainability method can fit across multiple use cases is a very dangerous assumption. For example, there are many global feature importance methods like permutation feature importance and SHAP. The output provided by both can be entirely different, and their usage objective can also be different. For example, if the model builder wants insight into the relevance of the feature (e.g., a data scientist selecting model features) regarding the model’s generalization error, a loss-based method such as permutation feature importance should be used. When the model builder wants to expose the features the model relies on for prediction, then Shap feature importance (e.g., a business analyst analyzing the model to present to stakeholders) should be used. Hence, model builders must investigate their choices of explainability methods to align with their goals and result in meaningful analysis.
机器学习代考_Machine Learning代考_Bad Model Generalization
When a model is underfit or overfit, it may result in misleading feature importance scores because the output does not match the underlying model well enough.
Most explainability methods are designed to interpret the model instead of creating inferences about the data-generating process. When a model approximates the datagenerating process well enough, its interpretation reveals insights into the underlying process. Training data should never assess the performance of the models because then the model can overfit the training data, which leads to optimistic or inflated estimates. Out-of-sample validation based on sampling procedures should be used since many of these methods are readily available and well-studied and practiced. In computational model selection and hyperparameter tuning, nested sampling is preferred.
One common pitfall while using explainability techniques is to use an opaque complex model when a simple self-interpretable model is sufficient. Although model-agnostic explainability techniques shed a lot of light on a complex black-box model’s behavior and mechanism, sometimes interpretable models offer a high degree of transparency.
Although model-agnostic methods can shed light on the behavior of complex ML models, inherently interpretable models still offer a higher degree of transparency, and considering them increases the chance of discovering the true data-generating function. It is commonly believed that complex ML models always outperform more interpretable models in terms of accuracy and should thus be preferred. However, there are several examples where interpretable models have proven to be serious competitors.
We recommend starting with simple, interpretable models such as linear regression models and decision trees. GAM or generalized additive models can gradually transition between simple linear models and more complex machine learning models. GAMs have the desirable property to additively model smooth, non-linear effects and provide PDPs out-of-the-box, but without the potential pitfall of masking interactions. The additive model structure of a GAM is specified before fitting the model so that only the prespecified feature or interaction effects are estimated. Interactions between features can be added manually or algorithmically (e.g., via a forward greedy search).
A complex model should only be preferred if the gain in accuracy is significant and relevant. However, it is highly advisable to start with simple models and slowly climb up the ladder to try more complex models.
机器学习代写
机器学习代考_Machine Learning代考_Assuming One-Fits-All Interpretability
从业者可以选择多种可解释性方法来回答有关模型为何做出特定决定的问题。太多的选择使从业者很难选择适合自己要求的方法。如果一个单一的可解释性方法可以适用于多个用例是一个非常危险的假设。例如，有许多全局特征重要性方法，如排列特征重要性和 SHAP。两者提供的输出可以完全不同，使用目的也可以不同。例如，如果模型构建者想要深入了解特征（例如，数据科学家选择模型特征）与模型泛化误差的相关性，则应使用基于损失的方法，例如排列特征重要性。当模型构建者想要公开模型进行预测所依赖的特征时，应该使用 Shap 特征重要性（例如，业务分析师分析模型以呈现给利益相关者）。因此，模型构建者必须调查他们对可解释性方法的选择，以符合他们的目标并产生有意义的分析。
机器学习代考_Machine Learning代考_Bad Model Generalization
当模型欠拟合或过拟合时，可能会导致误导性的特征重要性分数，因为输出与基础模型的匹配度不够好。
大多数可解释性方法旨在解释模型，而不是创建关于数据生成过程的推论。当一个模型足够好地近似数据生成过程时，它的解释揭示了对底层过程的洞察。训练数据不应该评估模型的性能，因为模型可能会过度拟合训练数据，从而导致乐观或夸大的估计。应使用基于抽样程序的样本外验证，因为其中许多方法很容易获得并且经过充分研究和实践。在计算模型选择和超参数调整中，嵌套采样是首选。
使用可解释性技术时的一个常见陷阱是，当一个简单的自我解释模型就足够了时，却使用了一个不透明的复杂模型。尽管与模型无关的可解释性技术为复杂的黑盒模型的行为和机制提供了很多启示，但有时可解释模型提供了高度的透明度。
尽管与模型无关的方法可以揭示复杂 ML 模型的行为，但本质上可解释的模型仍然提供更高程度的透明度，并且考虑它们会增加发现真正数据生成函数的机会。人们普遍认为，复杂的 ML 模型在准确性方面总是优于更具解释性的模型，因此应该是首选。然而，有几个例子表明可解释模型已被证明是有力的竞争对手。
我们建议从简单、可解释的模型开始，例如线性回归模型和决策树。GAM 或广义加性模型可以在简单的线性模型和更复杂的机器学习模型之间逐渐过渡。GAM 具有理想的特性，可以对平滑的非线性效应进行加法建模，并提供开箱即用的 PDP，但没有掩蔽交互的潜在缺陷。GAM 的附加模型结构在拟合模型之前指定，以便仅估计预先指定的特征或交互作用。可以手动或通过算法（例如，通过前向贪婪搜索）添加特征之间的交互。
仅当准确性的提高显着且相关时，才应首选复杂模型。但是，强烈建议从简单的模型开始，然后慢慢爬上梯子尝试更复杂的模型。
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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。