机器学习Explainability vs Interpretability

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机器学习Explainability vs Interpretability

The difference between machine learning explainability and interpretability In the context of machine learning and artificial intelligence, explainability and interpretability are often used interchangeably. While they are very closely related, it's…

机器学习改善Interpretability的几个技术

改善机器学习可解释性的技术和方法尽管透明性和道德问题对于现场的数据科学家来说可能是抽象的,但实际上,可以做一些实际的事情来提高算法的可解释性算法概括首先是提高概括性.这听起来很简单,但并非那么简单.当您认为大多数机器学习工程都以非常特定的方式应用算法来发现所需的特定结果时,模型本身可能会感觉像是次要元素-仅仅是达到目的的一种手段.但是,通过改变这种态度来考虑算法的整体运行状况以及运行该算法的数据,您可以开始为改善可解释性奠定坚实的基础. 注意feature importance 这应该很明…

paper 126：[转载] 机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error…

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数（转）

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法…

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数非常好，必看

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机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

机器学习中的范数规则化-L0,L1和L2范式（转载）

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error…

机器学习中的规则化范数(L0, L1, L2, 核范数)

目录: 一.L0,L1范数二.L2范数三.核范数今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”,也就是在规则…

机器学习中的范数规则化 L0、L1与L2范数核范数与规则项参数选择

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法…

机器学习中的范数规则化之L0、L1与L2范数

今天看到一篇讲机器学习范数规则化的文章,讲得特别好,记录学习一下.原博客地址(http://blog.csdn.net/zouxy09). 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error…

机器学习中的范数规则化之 L0、L1与L2范数、核范数与规则项参数选择

装载自:https://blog.csdn.net/u012467880/article/details/52852242 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while r…

机器学习中的范数规则化之 L0、L1与L2范数

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995/ L1正则化及其推导 Laplace(拉普拉斯)先验与L1正则化今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“m…

InterpretML 微软可解释性机器学习包

InterpretML InterpretML: A Unified Framework for Machine Learning Interpretability https://github.com/microsoft/interpret InterpretML 是一个为实践者和研究者提供机器学习可解释性算法的开源 Python 软件包.InterpretML 能提供以下两种类型的可解释性:(1)明箱(glassbox),这是针对可解释性设计的机器学习模型(比如线性模型.规则列表.广义相加模…

XAI/MLI 可解释机器学习系列1- 开源&paper汇总

一直在关注可解释机器学习领域,因为确实在工作中有许多应用模型检查,特征重要性是否符合预期和AUC一样重要模型解释,比起虚无缥缈的模型指标,解释模型学到的规律更能说服业务方样本解释,为什么这些用户会违约,是否有指标能提前预警? 决策归因,有时模型只是提取pattern的方式,最终需要给到归因/决策,例如HTE模型和XAI结合是否也是一种落地方式 18年被H2O Driverless AI 提供的可解释机器学习引擎(下图)种草后,就对这个领域产生了兴趣.不过用的越多,XAI暴露的问题就越多,比…

.NET平台开源项目速览(13)机器学习组件Accord.NET框架功能介绍

Accord.NET Framework是在AForge.NET项目的基础上封装和进一步开发而来.因为AForge.NET更注重与一些底层和广度,而Accord.NET Framework更注重与机器学习算法以及提供计算机视频.音频.信号处理以及统计应用相关的解决方案.该项目使用C#语言编写,项目主页:http://accord-framework.net/ 说明:该文章只是一个基本介绍,主要内容是翻译的官方文档和介绍,部分英文表述个人能力有限,不太熟悉,所以直接照搬原文,有比较确切的知道中文名…

【Machine Learning】机器学习及其基础概念简介

机器学习及其基础概念简介作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

借助亚马逊S3和RapidMiner将机器学习应用到文本挖掘

本挖掘典型地运用了机器学习技术,例如聚类,分类,关联规则,和预测建模.这些技术揭示潜在内容中的意义和关系.文本发掘应用于诸如竞争情报,生命科学,客户呼声,媒体和出版,法律和税收,法律实施,情感分析和趋势识别. 在本篇博客帖中,你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中.我将会向你展示如何使用RapidMiner(一款流行的预测分析开源工具)和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用.亚马逊S3业务是一项易用的存储服务,可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据. 掘模型产生的结果可以得到…

Android开发学习之路-机器学习库（图像识别）、百度翻译

对于机器学习也不是了解的很深入,今天无意中在GitHub看到一个star的比较多的库,就用着试一试,效果也还行.比是可能比不上TensorFlow的,但是在Android上用起来比较简单,毕竟TensorFlow还要又JNI的知识. 这个库:onyx 效果: 用法非常简单,就是根据图片分析得到图片有可能的分类,这个学习的库是已经被训练过的,所以我们只需要直接让它识别就好了.得到的结果是根据可能概率由高到低排列.因为得到的结果都是英语,这里也用百度翻译来翻译了,所以结果中可能某些词会比较奇怪. ①…

【NLP】基于机器学习角度谈谈CRF（三）

基于机器学习角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月3日08:39:14 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语言角…