可解释机器学习在这几年慢慢成为了机器学习的重要研究方向。作为数据科学家需要防止模型存在偏见，且帮助决策者理解如何正确地使用我们的模型。越是严苛的场景，越需要模型提供证明它们是如何运作且避免错误的证据 SHAP是Python开发的一个"模型解释"包，可以解释任何机器学习模
Explainable machine learning introduceLocal Explainable基本的思想： global Explainable方法1——activation maximization方法二 利用一个可解释model去解释不可解释的modelLinear Model决策数 introduce 在分类问题中，我们输入一张猫的图片，machine会告诉我们这是”
DTCA: Decision Tree-based Co-Attention Networks for Explainable Claim Verification 摘要：Recently, many methods discover effective evidence from reliable sources by appropriate neural networks for explainable claim verification, which has been widely recog
文章目录 Java程序设计概述Java"白皮书”的关键术语简单性面向对象分布式健壮性安全性体系结构中立可移植性解释性高性能多线程动态性 Java程序设计概述 Java"白皮书”的关键术语 简单性 Java与C++相比，没有头文件、指针、结构、联合、操作符重载、虚基类等。 面向对象
一：编译性complie 有一个负责翻译的程序，将我们写的源代码转换成计算机执行的代码 开发操作系统就会使用，比如C,C++ 二：解释性 同步解释性，比如网页服务器脚本对速度不高，就可以一边解释一边执行。 java两者同时拥有特征
这是笔记草稿 刚开始老师在讲CPU 又在讲单片机和亮灯，我不明白这跟Python有什么关系，我还是没听懂， 开始讲0和1了，数字序列，所有的程度都是0和1组成的，大概明白了，单片机和CPU的工作原理是通过通电来控制的，高低电压可以用0和1来代表 所以就有很多0100 1100等等， 0和1不方便，有了汇编语言，0
编译型语言和解释型语言 编译的时候把会把源文件处理一下生成一个目标文件 解释性语言就是一边处理源文件一边执行 通俗一点的解释就是:编译型语言就是一桌子做好的菜，解释型语言就是火锅 编译型与解释型，两者各有利弊。前者由于程序执行速度快，同等条件下对系统要求较低， 因此像开
2021-01-25 20:09:00 全文共3048字，预计学习时长8分钟 图源：Google 这可能是你第一次听说“可解释人工智能”一词，但你一定很快就能理解它：可解释人工智能（XAI）是指构建人工智能应用程序的技术和方法，人们可以由此理解这些系统做出特定决策的“原因”。 换句话说，如果我们能
在算法建模过程中，我们一般会用测试集的准确率与召回率衡量一个模型的好坏。但在和客户的实际沟通时，单单抛出一个数字就想要客户信任我们，那肯定是不够的，这就要求我们摆出规则，解释模型。但不是所有的模型都是规则模型，一些黑盒模型（比如神经网络）有着更高的准确率，但是无法给出
在算法建模过程中，我们一般会用测试集的准确率与召回率衡量一个模型的好坏。但在和客户的实际沟通时，单单抛出一个数字就想要客户信任我们，那肯定是不够的，这就要求我们摆出规则，解释模型。但不是所有的模型都是规则模型，一些黑盒模型（比如神经网络）有着更高的准确率，但是无法给出
在这篇笔记中分享前段时间我对于LIME算法的调研。 一、算法简介 LIME算法是Marco Tulio Ribeiro2016年发表的论文《“Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifier》中介绍的局部可解释性模型算法。该算法主要是用在文本类与图像类的模型中。 1.
原文：《Interpretable machine learning》 Christophm 规则拟合 就是以决策规则的形式，检测特征间的交互。（决策规则见笔记四） 两部分： 从决策树间创建规则。将原特征和新规则作为输入，匹配线性模型。 通过将分割的决策组合成规则，可以将树中的每条路径转换为决策规则： 解释和实例 Ru
------------恢复内容开始------------# js 数据类型 # 简单数据类型 number、string、 boolean、 undefined、 null # 注意： 0开头是以8进制，0x开头是16进制 # 复杂数据类型 object isNaN()用来判断一个变量是否为数字类型，返回true/false # 字符串string引号嵌套 外双
一、什么是JavaScript JavaScript是一种具有面向对象能力的、解释性的脚本语言。它是基于对象和事件驱动，并具有相对安全性的客户端脚本语言。他不需要在一个特定的语言环境下运行，而只需要有支持他的浏览器即可，即浏览器可以直接解析js代码，他的主要目的是，验证发往服务器端的数据、增
java兼具编译性与解释性,java编译器会将java源码翻译成所谓的字节码（面向 虚拟CPU的指令集） 当java可执行文件（字节码）在机器上运行时。解释器会将每一个 字节码转换为实际的cpu指令， 这些指令接下来会运行在实际的cpu过程中。正因如此 java被称为是一门兼具编译性与解释性的语言。
解释性语言和编译性语言的定义： 计算机不能直接理解高级语言，只能直接理解机器语言，所以必须要把高级语言翻译成机器语言，计算机才能执行高级语言编写的程序。翻译的方式有两种，一个是编译，一个是解释。两种方式只是翻译的时间不同。 解释性语言 解释性语言的定义： 解释性语言的
为什么如果待分类类别是10个，类别范围可以设置成(9,11)11的解释：有一个背景分类的过程 9的解释是：？ 这个主要看损失函数设计对于类别的解释性
多元线性回归算法可以用来进行初步的数据分析，具有很好的可解释性，不需要进行数据的归一化； 另外，对于目标函数的最小化，求取模型参数，一般有两种方式：正规方程解以及梯度下降法
这篇文章转载至微软研究院AI头条公总号，仅供参考学习。 预见未来丨机器学习：未来十年研究热点 编者按：自1998年成立以来，微软亚洲研究院一直致力于推动计算机科学领域的前沿技术发展。在建院20周年之际，我们特别邀请微软亚洲研究院不同领域的专家共同撰写“预见未来”系列文
restful api目前是前后端分离最佳实践 restful api的好处： 轻量，直接通过http，不需要额外的协议，post/get/put/delete操作 面向资源，一目了然，具有自解释性 数据描述简单，一般通过json或者xml做数据通信 点赞 收藏 分享 文章举报 weixin_43650504
1.编译性语言： 优点：编译型语言需要编译一次，运行直接执行、不需要翻译，所以编译型语言的程序执行效率高。 可移植性差，只能在兼容的操作系统上运行 语言举例：现有的C、C++、Objective等都属于编译型语言 2.解释性语言： 优点： 解释性语言在运行程序的时候才翻译，每个语句都是执行
解决分类问题 天然可以解决多分类问题 思想简单，效果强大 使用k近邻算法解决回归问题 KNeighborsRegressor 缺点2：高度数据相关 缺点3:预测的结果不具有可解释性 缺点4：维数灾难 随着维度的增加，‘看似相近’的的两个点之间的距离越来越大 解决方法：降维
01 机器学习模型不可解释的原因 前些天在同行交流群里，有个话题一直在群里热烈地讨论，那就是 如何解释机器学习模型 ，因为在风控领域，一个模型如果不能得到很好的解释一般都不会被通过的，在银行里会特别的常见，所以大多数同行都是会用 LR 来建模。但是，机器学习的模型算法这么多，不用岂不
将高层语言解释为底层语言和机器语言； 将低层语言解释为高层和人类语言。 编程语言是一套解释机制。 语言的解释功能。 层次越高的语言越容易被人理解； 语言的层次越低对机器的控制力越强；
1.解释性语言和编译型语言的区别 编译性语言 源代码→机器代码 （1）只须编译一次就可以把源代码编译成机器语言，后面的执行无须重新编译，直接使用之前的编译结果就可以；因此其执行的效率比较高； （2）编译性语言代表：C、C++、Pascal/Object Pascal（Delphi）； （3）程序执行效率比较高，但比较依赖编译器，因
