解释型语言是什么？对比编译型语言有什么区别? 为了将高级语言转换成计算机能识别的机器语言，需要一个‘翻译’过程。即编译或者解释 编译型语言 编译型语言的程序只要经过编译器编译之后，每次运行程序都可以直接运行，不需要再次'翻译' 优点：执行速度快。 缺点：可移植性差，因为编译需要对操作系统的库做出链接，所以程序运行时需要用到特定的系统库解释型语言 解释语言
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2023-10-07 13:55:07
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随着DeepMind研发的围棋机器人AlphaGo接连击败了世界上的顶尖棋手，人工智能开始得到越来越多的关注。尤其是近年来计算机算力的增长以及可靠数据越来越容易获取，人工智能中的深度学习领域得到了高速发展，深度学习模型在一些任务上的智能可以达到甚至超过人类水平。但是在光鲜亮丽的面纱之下笼罩着一团迷雾！深度学习模型因其大量的参数、复杂的结构，以及给出的结果难以直接被人们所理解，甚至被诟病为“黑盒模型
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2024-01-08 11:37:46
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1.SHAP介绍SHAP（SHapley Additive exPlanations），是Python开发的一个“模型解释”包，它可以解释任何机器学习模型的输出。所有的特征都被视为“贡献者”。对于每个预测样本，模型都产生一个预测值，SHAP value就是该样本中每个特征所分配到的数值。SHAP值从预测中把每一个特征的影响分解出来，可应用于如下场景中：模型认为银行不应该给某人放贷，但是法律上需要银
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2023-09-30 09:31:44
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#今日论文推荐#更透明的AI？MIT等最新《可解释AI: 深度神经网络内部结构解释》综述，17页pdf全面阐述DNN内部可解释性技术在过去的十年里，机器学习的规模和能力都有了巨大的增长，深度神经网络(DNNs)正在越来越多地应用于广泛的领域。然而，DNN的内部工作原理通常很难理解，这引起了人们对使用这些系统的安全性的担忧，因为他们没有严格了解它们的功能。在这项综述中，我们回顾了解释DNN内部成分的
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2023-07-04 21:54:31
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本篇博客介绍另一种事后可解释性方法：SHAP(SHapley Additive exPlanation)方法。1. Shapley值理论 Shapley值是博弈论中的一个概念，通过衡量联盟中各成员对联盟总目标的贡献程度，从而根据贡献程度来进行联盟成员的利益分配，避免了分配的平均主义。 当Shapley理论用于解释机器学习模型的时候，将输入特征视为参与成员，模型输出的概率分布视为联盟总目标
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2024-01-12 08:36:48
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# Java 解释性执行的实现
在编程中，Java是既可以被编译成字节码（.class文件），又可以在Java虚拟机（JVM）上进行解释执行的一种语言。虽然Java通常以编译的方式运行，但其解释执行的过程也是非常重要的，尤其在调试和开发阶段。本文将逐步介绍如何实现Java的解释性执行。
## 流程概述
我们讨论Java解释性执行的过程，可以用以下步骤来表示：
| 步骤 | 描述
多元线性回归分析数据类型不同选择的不通预测模型数据获取方式模型预测存在内生性回归系数的解释四种回归数据的解释box-cox变换虚拟变量的解释多变量虚拟变量的设置stata中的数据处理数据指标名称的解释异方差检验和修正异方差检验图形化BP检验怀特检验（和图像结合使用）异方差解决OLS和稳健的标准误多重共线性多重共线性的判定处理方式回归对于R^2较小的解释标准化回归 数据类型不同选择的不通预测模型数
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2024-03-31 21:33:16
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深度学习模型的可解释性为其预测提供了人类可以理解的推理。如果不解释预测背后的原因，深度学习算法就像黑匣子，对于一些场景说是无法被信任的。不提供预测的原因也会阻止深度学习算法在涉及跨域公平、隐私和安全的关键应用程序中使用。深度学习模型的可解释性有助于增加对模型预测的信任， 提高模型对与公平、隐私和其他安全挑战相关的关键决策应用程序的透明度，并且可以让我们了解网络特征，以便在将模型部署到现实世界之前识
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2024-01-14 17:32:14
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# Python可解释性库实现指南
## 引言
本文将指导一位刚入行的小白开发者如何使用Python可解释性库。我们将依次介绍整个流程，并提供每一步需要使用的代码和对代码的注释。希望通过本文的指导，你能够快速理解并掌握Python可解释性库的实现方法。
## 流程概览
在开始之前，让我们先了解一下整个实现过程的流程。下表展示了实现Python可解释性库的主要步骤。
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-12-18 09:08:27
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随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就像一个黑匣子，能自己做出决定，但是人们并不清楚其中缘由。建立一个AI模型，输入数据，然后再输出结果，但有一个问题就是我们不能解释AI为何会得出这样的结论。需要了解AI如何得出某个结论背后的原因，而不是仅仅接受一个在没有上下文或解释的情况下输出的结果。SHAPSHapley Additive explanation
nlp对语言进行可解释化tf-idf相关语言模型神经网络语言模型bert的结构masked lmTransformer tf-idf用来支持文本表征的抽取和预测，比如one-hot将各个词变成一个向量，喜欢(001)、不喜欢(010)、很喜欢(011)等，使用这些向量来作为预测和训练的语料，运算结束后再解码为具体的词句，由于特征的维度特别高，tf-idf基于词频来统计文本表征的算法可以表示为 词
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2024-09-03 11:15:49
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9月27日，腾讯在人工智能、生命科学跨学科应用领域的最新研究成果《scBERT as a Large-scale Pretrained Deep Language Model for Cell Type Annotation of Single-cell RNA-seq Data》（《基于大规模预训练语言模型的单细胞转录组细胞类型注释算法》），登上国际顶级学术期刊《Nature》子刊《Nature
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2024-01-22 23:12:34
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模型可解释性汇总简 介目前很多机器学习模型可以做出非常好的预测，但是它们并不能很好地解释他们是如何进行预测的，很多数据科学家都很难知晓为什么该算法会得到这样的预测结果。这是非常致命的，因为如果我们无法知道某个算法是如何进行预测，那么我们将很难将其前一道其它的问题中，很难进行算法的debug。本文介绍目前常见的几种可以提高机器学习模型的可解释性的技术，包括它们的相对优点和缺点。我们将其分
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2023-10-12 11:07:19
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摘要 以深度学习为代表的人工智能技术在信息领域的应用，极大地提高了信息的利用效率和挖掘价值，深刻的影响了各领域的业务形态，同时也引发了监管部门和用户对这一新技术运用中出现的 “算法黑箱”问题关切和疑虑。如何对相关算法、模型、及其给出的结果进行合理的解释成为数据科学家亟需解决的问题。一、为什么智能算法需要可解释1.来自人工智能的挑战 &nbs
第一部分 可解释性是什么？ 事先事中事后三类型 + LIME（模型无关分析）方法简单实现目录1. 可解释性是什么0x1：广义可解释性0x2：在统计学习中的可解释性0x3：机器学习领域的可解释性1. 决策树是目前业内公认可解释性最好的非线性机器学习算法2. DNN深度学习模型的可解释性不是那么明显2. 我们为什么需要可解释性？0x1：可解释
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2024-01-15 17:55:34
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Logistic回归是最常用的机器学习分类方法之一。在大多数的教程和文章中，人们通常解释逻辑回归的概率解释。在这篇文章中，我将尝试给出逻辑回归的几何直觉。本文章将介绍的主题Logistic回归的几何意义优化函数Sigmoid函数过度拟合和欠拟合正则化 - L2和L1直觉 从上面的图像中我们可以简单地将Logistic回归看作是找到一个平面的过程，Logistic回归可以证明
模型可解释性1.为什么要模型可解释性2.模型可解释性的应用场景3.模型可解释性理论方法3.1 可解释的模型方法3.1.1 线性回归3.1.2 树模型3.2 模型无关的方法3.2.1 LIME（局部解释）3.2.2 SHAP（全局解释 + 局部解释）4.模型可解释性工具比较5.模型可解释性与模型工作流的集成5.1 基于线性回归的特征权重系数5.2 基于树模型（LightGBM）的特征重要性5.3
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2024-10-29 12:13:58
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编者按：本篇文章重新回顾了Breiman于2001年发表的《Statistical Modeling：The Two Cultures》一文，对数据建模和算法建模两种文化做了详细的反思，并指出要想发展统计学，应当秉持「先有模型准确性，再有模型可解释」的观点。在 2001 年的论文《Statistical Modeling: The Two Cultures》中，随机森林、袋模型以及提升集成算法的提
在前面的文章中，我们介绍了 一种可解释性神经网络——xNN，而在本篇博客中，我们将要介绍一种针对前面文章的一种改进方法，使网络结构的可解释性更强，预测准确率更高。文章名称：Enhancing Explainability of Neural Networks through Architecture ConstraintsEnhancing Explainability of Neural Net
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2023-05-23 23:18:59
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目录引言Additive Feature Attribution Methods加性特征归因法LIMEDeepLIFTLayer-Wise Relevance PropagationClassic Shapley Value Estimation简单属性唯一地决定了可加性特征属性SHAP valuesShapley值SHAP值其他概念预测值的可视化SHAP特征重要度SHAP摘要图SHAP依赖图
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2023-12-01 11:50:17
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