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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_Methodology
The methodology of the skope-rules is depicted in Figure 10-3. It is a simple three-step process to generate rules from this method.
Bagging estimator training: Multiple decision tree classifiers and potentially regressors (if a sample weight is applied) are trained. Note that each node in this bagging estimator can be seen as a rule.
Performance filtering: Out-of-bag precision and recall thresholds are applied to select the best rule.
Semantic deduplication: A similarity filtering is applied to maintain enough diversity among the rules. The similarity measure of the two rules is based on the number of their common terms. A term is a variable name combined with a comparison operator $(\langle$ or $\rangle)$.
Let’s now look at a more detailed overview of the different steps. Figure $10-4$ shows how the last step in semantic duplication works.
机器学习代考_Machine Learning代考_Implementation
The implementation of skope-rules is very simple and can be completed in a very simple piece of code depicted in Figure 10-5.
Skope-rules is suited for different applications and can be used as follows.
As a global interpretable model: This is the natural use of skoperules for a binary classification task. Rules isolate the $1 \mathrm{~s}$ from $0 \mathrm{~s}$.
As a cluster describer: In a clustering task, skope-rules describe each segment. Each cluster can be post-processed and approximated with a set of interpretable rules.
As a distribution queue describer: Skope-rules is also relevant to describing how any subsample differs from a population. More precisely, it describes subsamples defined by a given variable’s highest (or lowest) values. Skope-rules can be effective at understanding the highest (or lowest) prediction scores of another complex classifier.
Next, let’s use the same data set we have been using since Chapter 9 and see how to implement a working example of skope-rules.
The response variable classes are coded as Will Earn and Won’t Earn.
c=np.array(list3)
print(c)
print(list3)
list4=[]
list4.append(‘Will Earn’)
list4.append(‘Wont Earn’)
import sys
import six
sys.modules[‘sklearn.externals.six’] = six
import skrules
from skrules import SkopeRules
机器学习代考
机器学习代考机器学习代考方法论
图10-3中描述了天体规则的方法。用这种方法生成规则，只需三个步骤。
装袋估计器训练。训练多个决策树分类器和可能的回归器（如果应用了样本权重）。请注意，这个袋化估计器中的每个节点都可以被看作是一个规则。
性能过滤。应用袋外精度和召回率阈值来选择最佳规则。
语义重复数据删除。应用相似性过滤来保持规则之间足够的多样性。两条规则的相似性测量是基于它们的共同术语的数量。术语是一个变量名称与比较运算符$(\langle$或$\rangle)$相结合。
现在让我们来看看不同步骤的更详细的概述。图10-4$显示了语义复制的最后一步是如何进行的。
机器学习代考机器学习代考实施
Skope-rules的实现非常简单，可以用图10-5中描述的一段非常简单的代码完成。
Skope-rules适合于不同的应用，可以用在以下方面。
作为一个全局可解释的模型。这是skoperules在二元分类任务中的自然用途。规则将$1 \mathrm{~s}$从$0 \mathrm{~s}$中分离出来。
作为聚类描述者：在聚类任务中，skope-rules描述了每个片段。每个聚类都可以经过后处理，用一组可解释的规则进行近似。
作为一个分布队列描述者。Skope-rules也与描述任何子样本与群体的差异有关。更确切地说，它描述了由一个给定的变量的最高（或最低）值定义的子样本。Skope-rules可以有效地理解另一个复杂分类器的最高（或最低）预测分数。
接下来，让我们使用自第九章以来一直使用的数据集，看看如何实现skope-rules的一个工作实例。
响应变量类别被编码为 “会赚 “和 “不会赚”。
c=np.array(list3)
print(c)
print(list3)
list4=[]
list4.append(‘Will Earn’)
list4.append(‘Wont Earn’)
输入sys
输入六
sys.modules[‘sklearn.externals.six’] = six
导入 skrules
从skrules导入SkopeRules
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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。