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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_Postprocessing Rules
The rules generated in the previous step include several redundant rules. To eliminate them, sorting of the generated rules is done in descending order of precision. Then, for each rule Ri, it is checked whether correct-cover(Ri) $\subseteq$ correct-cover(R) and precision (Ri) $\leq$ precision(R), where $\mathrm{R}$ is a more precise rule not yet removed. Then Ri for the next step is not considered. Otherwise, the rule is retained for consideration. The original data set is split into training and testing subsets. The rules are learned by observing model behavior on the training data set. Then, for each rule, the precision of the testing data set is calculated. If the precision is less than the baseline precision on the test data, the rule is discarded at this step. This removes the noisy rules with a positive $\mathrm{RMI}$ in the training data set but low precision in the test data set. Baseline precision is the fraction of the instances in the test set for which the model predicts yi, the class associated with the rule Ri.
机器学习代考_Machine Learning代考_Sorting Rules by Mutual Information
The previous section gives a combination of ORs (a subset of rules) among the ANDs (combining clauses into rules) generated by the genetic algorithm. Once the optimal set of rules for a class are derived, they are sorted to provide the user with the most relevant rules at the top and less relevant ones further down the list. This is done as follows. First, the rules are sorted in descending order of RMI. Then, the rule with the highest RMI is selected and added to the top of the list. Then, the rule with the next highest value of $\mathrm{RMI}$ is selected. The rule is compared to the list of already added rules. If it is similar to any of the rules already added, we discard this rule. Otherwise, it is added to the list of rules. The similarity is computed using the Jaccard similarity measure between the list of instances covered by the two rules. If the Jaccard similarity is greater than $50 \%$, the rules are deemed to be similar. This process is repeated till we have a desired number of rules. Now since you understand the major steps in the algorithm, let’s look at the framework of the execution of the preceding steps. Figure 10-2 shows a more detailed framework of the MAGIE execution (see https://github.com/viadee/magie).
The explanation mapping step from Figure 10-2 corresponds to the initial creation of local explanations. These local explanations can be used as building blocks to create a global explanation. The term “explanation mapping” hence denotes the mapping of local explanations into the domain of global explanations. The framework can utilize these explanations to initialize optimization procedures and serve as the search space for further investigation of rules.
The optimization step in Figure 10-2 refers to the two types of rule explanation optimization, which are executable by using the framework: first, the optimization of individual rules, and then the optimization of rule sets. Optimizers are coarsely divided into an initializer, a representation translator, an objective function, and an optimization procedure. The task of the initializer is to accept a forwarded set of rule explanations; for example, from an explanation mapping step, and initialize a population of rule explanations that are to be optimized. You might simply use the forwarded rules as an initial population or single conditions of the rule’s antecedent. The representation translator transforms the representation used by the algorithm into a rule explanation (set). By doing so, the same optimization procedure optimizes rule sets and individual rules simply by providing a new representation translator.
The rule optimization step in Figure 10-2 accepts a Rule explanation set as input. If a condition (i.e., a categorical predictor feature’s value) exists within one of the rules, it is added to the overall search space of the optimization procedure. This search space can then be explored to find well-performing rules. The objective function should be applied to evaluate the quality of a rule. Currently, mutual information-based measures are utilized in the MAGIE algorithm, as explained in Table 10-1.
The rule set optimizers step also accept a rule explanation set. The set of rules within the forwarded rule explanation set forms the search space in this case. Rule set optimizers aim is to reduce the number of rules within the given rule explanation set while maintaining a good coverage and quality of explanation.
机器学习代考
机器学习代考机器学习代考后处理规则
上一步生成的规则包括一些多余的规则。为了消除这些规则，对生成的规则按精度降序进行排序。然后，对于每个规则Ri，检查correct-cover(Ri)$\subseteq$ correct-cover(R)和precision(Ri)$\leq$ precision(R)，其中$mathrm{R}$是尚未删除的更精确规则。那么下一步的Ri就不会被考虑。否则，该规则将被保留考虑。原始数据集被分割成训练和测试子集。通过观察训练数据集上的模型行为来学习这些规则。然后，对于每个规则，计算测试数据集的精度。如果精度低于测试数据的基线精度，该规则在这一步被丢弃。这样就把在训练数据集中具有正$mathrm{RMI}$但在测试数据集中精度较低的噪声规则删除了。基准精度是指在测试数据集中，模型预测出与规则Ri相关的类的实例的百分比。
机器学习代考机器学习代考通过互信息进行规则排序
上一节给出了遗传算法生成的AND（将条款组合成规则）中的OR（规则的子集）的组合。一旦得出一个类别的最佳规则集，就对它们进行排序，以便为用户提供最相关的规则在最上面，而较不相关的规则在更下面。具体做法如下。首先，这些规则按照RMI的降序进行排序。然后，选择具有最高RMI的规则并将其添加到列表的顶部。然后，选择具有次高值$mathrm{RMI}$的规则。该规则将与已经添加的规则列表进行比较。如果它与已经添加的任何规则相似，我们就丢弃这个规则。否则，它将被添加到规则列表中。使用Jaccard相似度来计算这两条规则所涵盖的实例列表之间的相似度。如果Jaccard相似度大于50美元，那么这两条规则就被认为是相似的。这个过程重复进行，直到我们得到所需数量的规则。现在，既然你理解了算法中的主要步骤，让我们来看看前面步骤的执行框架。图10-2显示了MAGIE执行的一个更详细的框架（见https://github.com/viadee/magie）。
图10-2中的解释映射步骤对应的是本地解释的初始创建。这些局部解释可以作为构建模块来创建一个全局解释。因此，术语 “解释映射 “是指将局部解释映射到全局解释的领域中。该框架可以利用这些解释来初始化优化程序，并作为进一步调查规则的搜索空间。
图10-2中的优化步骤指的是两种类型的规则解释优化，通过使用该框架可以执行：首先是单个规则的优化，然后是规则集的优化。优化器被粗略地分为初始化器、表示法翻译器、目标函数和优化程序。初始化器的任务是接受一个转发的规则解释集；例如，从解释映射步骤中，初始化一个要优化的规则解释群。你可以简单地使用转发的规则作为初始群体或规则的前因的单一条件。表示法翻译器将算法所使用的表示法转化为规则解释（集）。通过这样做，同一优化程序仅仅通过提供一个新的表征翻译器就可以优化规则集和单个规则。
图10-2中的规则优化步骤接受了一个规则解释集作为输入。如果在其中一个规则中存在一个条件（即一个分类预测特征的值），它就被添加到优化程序的整体搜索空间中。然后，这个搜索空间可以被探索，以找到表现良好的规则。应该应用目标函数来评估规则的质量。目前，MAGIE算法中利用了基于相互信息的衡量标准，如表10-1所解释。
规则集优化器步骤也接受一个规则解释集。在这种情况下，转发的规则解释集内的规则集构成搜索空间。规则集优化器的目的是减少给定规则解释集内的规则数量，同时保持良好的覆盖率和解释质量。
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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。