Python中注释规范代码的案例分析发布时间：2020-08-15 11:42:57作者：小新小编给大家分享一下Python中注释规范代码的案例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！一、代码注释介绍注释就是对代码的解释和说明，其目的是让人们能够更加轻松地了解代码。注释是编写程序时，写程序的人给一个语句、程序段
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2024-06-15 12:59:05
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可解释机器学习技术 Mind Map Ref [1] 杜梦楠. 可解释机器学习技术. 中国计算机学会通讯. 2020-6 [2] Mengnan Du, Ninghao Liu, Xia Hu: Techniques for interpretable machine learning. Commu ...
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2021-09-12 09:48:00
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# 可解释机器学习的实现
## 引言
在机器学习领域，越来越多的企业和研究人员开始关注可解释机器学习。可解释机器学习是指在模型的预测过程中能够提供可解释性和透明度的机器学习方法。这对于理解模型的决策原理、检测模型的偏差和增强模型的可信度都非常重要。本文将介绍可解释机器学习的实现流程，并提供代码示例。
## 可解释机器学习的实现流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1.
原创
2023-08-10 03:46:48
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算法算法定义算法的特性算法设计的要求算法效率的度量方法函数的渐进增长算法时间复杂度常见的时间复杂度最坏的情况和平均情况算法空间复杂度 算法定义定义：算法是解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指令的有限序列，并且每个指令表示一个或多个操作。算法的特性算法具有五个基本特性：输入、输出、有穷性、确定性和可行性。输入输出：算法具有零个或多个输入，至少有一个或多个输出。有穷性：指算法在执行有限步骤
1.到底什么是Python？你可以在回答中与其他技术进行对比 下面是一些关键点：Python是一种解释型语言。这就是说，与C语言和C的衍生语言不同，Python代码在运行之前不需要编译。其他解释型语言还包括PHP和Ruby。
Python是动态类型语言，指的是你在声明变量时，不需要说明变量的类型。你可以直接编写类似x=111和x="I'm a string"这样的代码，程序不会报错。
Pyth
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2024-07-09 22:19:16
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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.算法主要用途在算法建模过程中，我们一般会用测试集的
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2023-12-30 08:13:39
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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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# 深度学习可解释方法的实现流程
## 引言
深度学习是一种强大的机器学习方法，但其黑盒子特性使其难以解释其决策过程。为了使深度学习模型的决策过程能够被理解和解释，人们提出了各种深度学习可解释方法。本文将介绍深度学习可解释方法的实现流程，并指导刚入行的小白如何实施。
## 实现流程
以下是深度学习可解释方法的实现流程，可使用表格进行展示：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
原创
2024-01-14 08:28:15
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LRP算法一.LSTM1.1.理论部分1.2.作者代码二.LRP_for_LSTM2.1.理论部分2.2.1.Weighted Connections2.2.2.Multiplicative Interactions2.2.作者代码三.扩展到GRU3.1.GRU3.2.GRU的Relevance计算部分四.参考文献 LRP算法也是可解释算法的一种，全称Layer-wise Relevance P
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2023-12-22 06:27:42
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1.综述机器学习业务应用以输出决策判断为目标。可解释性是指人类能够理解决策原因的程度。机器学习模型的可解释性越高，人们就越容易理解为什么要做出某些决定或预测。模型可解释性指对模型内部机制的理解以及对模型结果的解释。其重要性体现在：建模阶段，辅助开发人员理解模型，进行模型的对比选择，必要时优化调整模型；在投入运行阶段，向业务方解释模型的内部机制，对模型结果进行解释。比如基金推荐模型，需要解释：为什么
一、科学目标基于深度学习的人工智能方法在许多场景取得了重要突破，但仍然存在模型可解释性差、对抗样本鲁棒性差、数据与算力需求大、理论基础薄弱等问题。基于以上问题，本重大研究计划旨在建立规则和学习的有效融合机制，打破现有深度学习“黑箱算法”的现状，建立一套可适用于不同领域、不同场景（语音、图像、视频等）的通用方法体系。二、科学问题通过规则与学习结合的方式，建立高精度、可解释、可通用且不依赖大量标注数据
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2024-01-25 20:37:27
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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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在这里学习的，在此简要做了些笔记。壹、可解释性概述1. 可解释性是什么人类对模型决策/预测结果的理解程度。
对于深度学习而言，可解释性面临两个问题：①为甚会得到该结果？（过程）②为甚结果应该是这个？（结果）
理想状态：通过溯因推理，计算出输出结果，可是实现较好的模型解释性。
衡量一个解释是否合理，需要考虑【可解释性：通过人类可以理解的方式描述系统的内部结构】和【完整性：通过精确的方式描述系统的各个
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2023-07-23 18:35:59
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1、问题观看了李宏毅老师的机器学习进化课程之可解释的机器学习，课程中对主要是针对黑盒模型进行白盒模型转化的技巧和方法进行了简单介绍，详细细节可以参考《Interpretable Machine Learning》。像一些线性模型、树形模型是可解释的ML model，但是，深度学习一直被称为“黑盒子”，是end-to-end模型，即忽略内部计算，只关心输入端和输出端。然后就有不少人想要知道深度学习模
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2023-10-16 22:16:23
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# 实现局部解释 深度学习 可解释性的流程
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现“局部解释 深度学习 可解释性”。下面是实现该过程的步骤及相应的代码示例。
## 步骤1：数据预处理
在进行深度学习之前，我们首先需要对数据进行预处理。这包括加载数据、清洗数据并将其转换为模型可以接受的格式。下面是代码示例：
```python
import numpy as np
import pa
原创
2023-07-25 15:36:33
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由于对人工智能偏见的担心日益凸显，从业者解释模型产出的预测结果的能力以及解释模型自身运作机制的能力变的越来越重要。幸运的是，已经有许多python工具集被开发出来，用以解决上述问题。下文我将对现有4个建立的比较完善的翻译和解释机器学习模型的工具包做简要的指导性描述。
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2020-08-21 11:40:25
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一、算法定义：算法是解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指令的有限序列，并且每条指令表示一个或多个操作。二、 算法的特性：1、输入输出：在处理一个问题中，输入可以为0。但输出至少要有一个数。2、有穷性：在执行完有限的步骤之后会跳出程序，自动结束，而不会出现无限循环，并且每一个步骤可以在有限的时间内完成。3、确定性：算法的每一步骤都有确定的含义，不会出现二义性。4、可行性：算法的每一步必须是
# 深度学习可解释性
深度学习是一种强大的机器学习技术，能够在许多领域取得出色的成果。然而，深度学习模型往往被认为是黑盒子，难以理解其内部的工作原理。这使得深度学习模型的决策过程难以解释和理解，限制了其在一些关键领域的应用，例如医疗诊断和金融风险评估。为了解决这个问题，研究人员开始探索深度学习的可解释性，即通过解释模型的决策过程来提高对模型的理解和信任。
## 可解释性技术
现在，我们将介绍
原创
2023-07-22 02:08:04
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## 深度学习可解释性的实现步骤
深度学习模型在解决各种复杂任务上取得了很大的成功，但由于其黑盒特性，很难解释模型是如何做出预测或决策的。这导致了深度学习模型在一些对模型可解释性要求较高的领域应用上的局限性。为了实现深度学习模型的可解释性，我们可以采用以下步骤：
1. 数据预处理
在进行深度学习模型训练之前，首先需要进行数据的预处理。数据预处理包括数据清洗、特征选择、特征缩放等步骤。对于深度
原创
2023-10-12 10:52:56
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1 迁移学习概念机器学习和数据挖掘的基本假设 （1）用于学习的训练样本与新的测试样本满足独立同分布的条件 （2）必须有足够多的训练样本才能学习得到一个好的分类模型 然而，由于系统的特征往往会随时间改变，因此数据的特征空间和分布规律也会发生变化 如果每次针对新问题都需要对数据做标签的任务，代价是十分高昂的，因此，迁移学习的目的在于应用过去的知识来快速有效解决新问题。迁移学习可应用与分类、回归和聚类问
