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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|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Computing Optimal Explanations
Capturing the effect of an explanation using the probabilistic model (10.6) offers a principled approach to computing an optimal explanation $e$. We require the optimal explanation $e^$ to maximize the conditional MI (10.6) between the explanation $e$ and the prediction $\hat{y}$ conditioned on the user summary $u$ of the data point. Formally, an optimal explanation $e^$ solves
$$
I\left(e^* ; \hat{y} \mid u\right)=\sup _{e \in \mathcal{F}} I(e ; \hat{y} \mid u) .
$$
The choice for the subset $\mathcal{F}$ of valid explanations offers a trade-off between comprehensibility, informativeness and computational cost incurred by an explanation $e^*$ (solving (10.7)).
The maximization problem (10.7) for obtaining optimal explanations is similar to the approach in [6]. While [6] uses the unconditional MI between explanation and prediction, (10.7) uses the conditional MI given the user summary $u$. Thus, our approach provides personalized explanations that are tailored to the user, as characterized by her summary $u$.
Let us illustrate the concept of optimal explanations (10.7) using a linear regression method. We model the features $\mathbf{x}$ as a realization of a multivariate normal random vector with zero mean and covariance matrix $\mathbf{C}_x$,
$$
\mathbf{x} \sim \mathcal{N}\left(\mathbf{0}, \mathbf{C}_x\right)
$$
计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Explainable Empirical Risk Minimization
Section $7.1$ discussed SRM (7.1) as a method for pruning the hypothesis space $\mathcal{H}$ used in ERM (4.3). This pruning is implemented either via a (hard) constraint as in (7.1) or by adding a regularization term to the training error as in (7.2). The idea of SRM is to avoid (prune away) hypothesis maps that perform good on the training set but poorly outside (they do not generalize). Here, we will use another criterion for steering the pruning and construction of regularization terms. In particular, we use the (intrinsic) explainability of a hypotheses maps as a regularization term.
To make the notion of explainability precise we will use the probabilistic model of Sect. 10.1.1. We interpret data points as realizations of i.i.d.. RVs with common (joint) probability distribution $p(\mathbf{x}, y)$ of features $\mathbf{x}$ and label $y$. A quantitative measure the intrinsic explainability of a hypothesis $h \in \mathcal{H}$ is the conditional (differential) entropy $[9$, Ch. 2 and 8$]$
$$
H(\hat{y} \mid u):=-\mathbb{E}{\log p(\hat{y} \mid u)}
$$
The conditional entropy (10.22) indicates the uncertainty about the prediction $\hat{y}$, given the user summary $\hat{u}=u(\mathbf{x})$. Smaller values $H(\hat{y} ; u)$ correspond to smaller levels of uncertainty in the predictions $\hat{y}$ that is experienced by user $u$.
We obtain Explainable empirical risk minimization (explainable empirical risk minimization) by requiring a sufficiently small conditional entropy (10.22) of a hypothesis,
$$
\hat{h} \in \underset{h \in \mathcal{H}}{\operatorname{argmin}} \widehat{L}(h) \quad \text { s.t. } \quad H(\hat{y} \mid \hat{u}) \leq \eta .
$$
机器学习代考
计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Computing Optimal Explanations
使用概率模型 (10.6) 捕获解释的效果提供了一种计算最佳解释的原则性方法 $e$. 我们需要最优解释和^最大 化解释之间的条件 MI (10.6)e和预测 $\hat{y}$ 以用户摘要为条件 $u$ 的数据点。形式上, 最佳解释和^解决
$$
I\left(e^* ; \hat{y} \mid u\right)=\sup _{e \in \mathcal{F}} I(e ; \hat{y} \mid u) .
$$
子集的选择 $\mathcal{F}$ 有效解释的可理解性、信息量和解释引起的计算成本之间的权衡 $e^*$ (解决（10.7））。
用于获得最佳解释的最大化问题 (10.7) 类似于 [6] 中的方法。 [6] 在解释和预测之间使用无条件 MI, 而 (10.7) 在给定用户摘要的情况下使用条件 MI $u$. 因此, 我们的方法提供了为用户荲身定制的个性化解释, 其 特点是她的总结 $u$.
让我们使用线性回归方法来说明最优解释 (10.7) 的概念。我们对特征进行建模 $\mathbf{x}$ 作为具有零均值和协方差矩 阵的多元正态随机向量的实现 $\mathbf{C}_x$,
$$
\mathbf{x} \sim \mathcal{N}\left(\mathbf{0}, \mathbf{C}_x\right)
$$
计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代考|Explainable Empirical Risk Minimization
部分 7.1讨论了 SRM (7.1) 作为修前假设空间的方法 $\mathcal{H}$ 在 ERM (4.3) 中使用。这种修前可以通过 (7.1) 中的 (硬) 约束来实现, 也可以通过向 (7.2) 中的训练误差添加正则化项来实现。SRM 的想法是避免 (修前 掉）在训练集上表现良好但在外部表现不佳（它们不泛化）的假设图。在这里, 我们将使用另一个标准来指 导正则化项的修前和构造。特别是, 我们使用假设映射的 (内在) 可解释性作为正则化项。
为了使可解释性的摡念更加精确, 我们将使用 Sect 的概率模型。10.1.1。我们将数据点解释为 iid 的实现。 具有共同 (联合) 概率分布的 $\operatorname{RV} p(\mathbf{x}, y$ ) 特征 $\mathbf{x}$ 和标签 $y$. 定酉测量假设的内在可解释性 $h \in \mathcal{H}$ 是条件 (微 分) 熵 $[9$, 章。2和8 8$]$
$$
H(\hat{y} \mid u):=-\mathbb{E} \log p(\hat{y} \mid u)
$$
条件樀 (10.22) 表示预测的不确定性 $\hat{y}$, 给定用户摘要 $\hat{u}=u(\mathbf{x})$. 较小的值 $H(\hat{y} ; u)$ 对应于预测中较小水平 的不确定性 $\hat{y}$ 用户体验到的 $u$.
我们通过要求假设的条件熵 (10.22) 足够小来获得Explainable empirical risk minimization（可解释的 经验网险最小化),
$$
\hat{h} \in \underset{h \in \mathcal{H}}{\operatorname{argmin}} \widehat{L}(h) \quad \text { s.t. } \quad H(\hat{y} \mid \hat{u}) \leq \eta \text {. }
$$
计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代写 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
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。