1.8 客户-服务器模型 大部分网络应用程序在编写时都假设一端是客户，另一端是服务器，其目的是为了让服务器为客户提供一些特定的服务。 可以将这种服务分为两种类型：重复型或并发型。...重复型服务器通过以下步骤进行交互： 等待一个客户请求的到来。 处理客户请求。 发送响应给发送请求的客户。 返回I 1步。 重复型服务器主要的问题发生在 I 2状态。...在这个时候，它不能为其他客户机提供服务。相应地，并发型服务器采用以下步骤： 等待一个客户请求的到来。 启动一个新的服务器来处理这个客户的请求。...生成的新服务器对客户的全部请求进行处理。处理结束后，终止这个新服务器。 返回1步。并发服务器的优点在于它是利用生成其他服务器的方法来处理客户的请求。也就是说，每个客户都有它自己对应的服务器。...如果操作系统允许多任务，那么就可以同时为多个客户服务。 对服务器，而不是对客户进行分类的原因是因为对于一个客户来说，它通常并不能够辨别自己是与一个重复型服务器或并发型服务器进行对话。
2019年2月，波兰政府对银行法进行了修订，赋予客户在做出信贷拒绝时获得解释的权利。这是在欧盟实施GDPR的直接后果之一。这意味着，如果决策过程是自动的，银行需要能够解释为什么不发放贷款。...，我们应该能够向最终用户解释模型是如何工作的。...(有些模型仍然很难解释)。...LIME背后的思想是局部逼近一个黑盒模型，在可解释的输入数据上构造一个更容易理解的白盒模型。它为图像分类和文本解释提供了很好的结果。...R中可用的DALEX package(描述性机器学习解释)提供了一组工具，帮助理解复杂模型是如何工作的。使用DALEX，您可以创建模型解释器并可视化地检查它，例如分解图。
解释模型分析探索、解释和检查预测模型是一套方法和工具，旨在建立更好的预测模型，并监测其在不断变化的环境中的行为。...它是缺乏模型探索(提取模型学习到的关系)、模型解释(理解影响模型决策的关键因素)和模型检查(识别模型弱点和评估模型性能)的工具。...在第一部分的引言中，我们介绍本书中使用的符号、数据集和模型。在第二部分，实例级探索中，我们介绍了探索和解释模型对单个观察的预测的技术。...本书第二部分的重点是实例级的解释器，由第6 ~ 13章组成。第6-8章介绍了将模型的预测分解为每个解释变量对应的贡献值的方法。...第9章将介绍另一种解释单实例预测的方法。它是基于一个更简单的玻璃盒模型的黑盒模型的局部近似。在本章中，我们将讨论局部可解释的模型无关解释(LIME)方法(Ribeiro等人，2016)。
在深度学习领域，模型解释和可解释性人工智能（XAI）正变得越来越重要。理解深度学习模型的决策过程对于提高模型的透明度和可信度至关重要。...目录 模型解释与可解释人工智能简介 常用模型解释方法 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）实现 SHAP（SHapley Additive...模型解释与可解释人工智能简介 1.1 模型解释概念 模型解释是指理解和解释机器学习模型的预测结果，特别是黑箱模型（如深度学习模型）的内部工作原理。...常用模型解释方法 2.1 基于特征重要性的方法 基于特征重要性的方法通过衡量每个特征对模型预测结果的贡献来解释模型。这些方法可以是模型特定的或模型无关的。...LIME实现 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）是一种局部解释方法，通过对模型进行局部扰动，生成易解释的线性模型来近似原始模型的预测
在深度学习领域，模型解释和可解释性人工智能（XAI）正变得越来越重要。理解深度学习模型的决策过程对于提高模型的透明度和可信度至关重要。...目录模型解释与可解释人工智能简介常用模型解释方法LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）实现SHAP（SHapley Additive...模型解释与可解释人工智能简介1.1 模型解释概念模型解释是指理解和解释机器学习模型的预测结果，特别是黑箱模型（如深度学习模型）的内部工作原理。解释可以是局部的（针对单个预测）或全局的（针对整个模型）。...常用模型解释方法2.1 基于特征重要性的方法基于特征重要性的方法通过衡量每个特征对模型预测结果的贡献来解释模型。这些方法可以是模型特定的或模型无关的。...LIME实现LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）是一种局部解释方法，通过对模型进行局部扰动，生成易解释的线性模型来近似原始模型的预测
深度学习的可解释性研究（一）—— 让模型具备说人话的能力 深度学习的可解释性研究（二）——不如打开箱子看一看 深度学习的可解释性研究（三）——是谁在撩动琴弦 深度学习的可解释性研究（一）—— 让模型具备说人话的能力...所以在一定程度上，我们认为决策树模型是一个具有比较好的可解释性的模型，在以后的介绍中我们也会讲到，以决策树为代表的规则模型在可解释性研究方面起到了非常关键的作用。...如果按照可解释性方法进行的过程进行划分的话，大概可以划分为三个大类： 1. 在建模之前的可解释性方法 2. 建立本身具备可解释性的模型 3. 在建模之后使用可解释性方法对模型作出解释 4....建立本身具备可解释性的模型 建立本身具备可解释性的模型是我个人觉得是最关键的一类可解释性方法，同样也是一类要求和限定很高的方法，具备“说人话”能力的可解释性模型大概可以分为以下几种： 1....除了对深度学习模型本身进行解释的方法之外，也有一部分工作旨在建立本身具有可解释性的深度学习模型，这和我们前面介绍通用的可解释性模型有区别也有联系，也放到后面的文章中进行介绍。
导读：在人工智能领域，模型的可解释性一直是研究者和工程师们关注的焦点。随着机器学习模型在各个领域的广泛应用，如何理解模型的决策过程成为了一个重要课题。...SHAP（SHapley Additive exPlanations）算法作为一种新兴的模型解释技术，为我们提供了一种全新的视角来理解复杂的机器学习模型。...1 概念 SHAP算法是基于博弈论中的Shapley值的一个解释模型的方法，是一种事后解释框架，可以对每一个样本中的每一个特征变量，计算出其重要性值（Shapley值），达到解释的效果。...模型无关性：SHAP算法可以用于解释任何机器学习模型，包括深度学习模型。 易于理解：SHAP值提供了一种直观的方式来理解特征对预测结果的影响。...尽管存在一些挑战，但SHAP算法无疑是模型可解释性研究领域的一个重要进展。
；银行信贷业务需要明确告知客户被拒原因等。...3、算法特点 模型的全称已经很好的解释了LIME模型的特点： Local：在想要解释的预测值附近构建可解释的模型，并且该模型在这个点周围的局部效果与复杂模型的效果很接近。...Interpretable：解释器的模型与特征都必须是可解释的，可用局部样本特征解释复杂模型预测结果。 Model-Agnostic：与复杂模型无关，任何模型都可以用LIME进行解释。...step4：构建可解释模型 从p个特征中选部分特征作为解释特征，拟合模型。...针对性强，可塑性好 LIME可以选取代表性样本进行训练，降低了工作量和难度，也能够依照客户灵活的需求进行特殊场景的分析，如调节某一特征的权重，分析其变化对最终结果的影响程度。 3.
RFM 客户价值分析模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。 在众多的客户关系管理（CRM）分析模式中，RFM 客户价值分析模型经常被提到。...RFM 客户价值分析模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率及花费金额三项指标来描述该客户的价值状况。...RFM 模型的三个参数分别是 R（最近一次消费的时间间隔）、F（消费的频次）和 M（消 费金额）。 R 即最近一次消费的时间间隔，指上一次购买时间距离当天的时间间隔。...RFM 客户价值分析模型动态地显示了一个客户的全部消费轮廓，为商家定制个性化 的沟通和服务提供了依据。同时，通过对该客户长时间的观察，能够较为精确地判断该客户的长期价值，甚至终身价值。...在打开的公式文本框中输入以下表达式 ： M = SUM([ 买家实际支付金额 ]) 04 分析 RFM 模型 3 个主要参数的度量值创建完毕后，根据“买家会员名”进行汇总，在“建模”选项 卡中单击“新建表
❞ 这促使我探索有助于解释机器学习模型的现有解决方案。一般来说，机器学习模型可以分为可解释模型和不可解释模型。简而言之，可解释的模型提供的输出与每个输入特征的重要性相关。...这些模型的例子包括线性回归、logistic回归、决策树和决策规则等。另一方面，神经网络形成了大量无法解释的模型。 有许多解决方案可以帮助解释黑匣子模型。...❝根据Ribeiro等人[2]的LIME论文，LIME的目标是“在可解释表示上识别一个局部忠实于分类器的可解释模型”。换句话说，LIME能够解释某一特定点的分类结果。...然而，人们应该对模型的决策持怀疑态度，即使模型在评估中表现良好。因此，我们使用LIME来解释KNN模型对这个数据集所做的决策。这通过检查决策是否符合我们的直觉来验证模型的有效性。...解释样本预测不清楚的原因 ? 在最后一个例子中，我们看到这个模型无法很好地预测细胞是良性还是恶性。你能用LIME的解释明白为什么会这样吗？
导言 LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，但其黑盒性质使得理解模型变得困难。为了提高模型的可解释性，我们需要一些技术来解释模型的预测结果和特征重要性。...本教程将介绍如何在Python中使用LightGBM进行模型解释和提高可解释性，并提供相应的代码示例。...SHAP值解释 SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释模型预测的技术，它基于博弈论中的Shapley值概念。...我们介绍了SHAP值的概念，并演示了如何使用SHAP值进行模型解释、计算特征重要性和提供局部解释。...通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用SHAP值解释LightGBM模型的预测结果和提高可解释性。您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定的模型解释和可解释性需求。
一.有趣的熵 二.熵的表示 三.最大熵模型
本篇教程将专注于集成学习和模型解释，这两者在提高模型性能和理解模型行为方面非常重要。集成学习集成学习通过结合多个基学习器来提高模型的性能和稳定性。...accuracy_score(y_test, y_pred)print(f"Accuracy: {accuracy}")print(classification_report(y_test, y_pred))模型解释模型解释是理解和解释机器学习模型输出的过程...对于复杂的模型，模型解释可以帮助识别重要特征、检测潜在的偏差和提高模型的透明度。...)# 可视化 SHAP 值shap.summary_plot(shap_values, X_test, feature_names=iris.feature_names)综合示例项目：集成学习与模型解释步骤...集成学习包括袋装法、提升法和堆叠法，模型解释涵盖了特征重要性分析、部分依赖图和 SHAP 值。这些技术和方法可以帮助你构建更强大的模型，并更好地理解模型的行为，从而提高模型的可信度和可解释性。
GNN模型的预测 在本教程中，我们演示了如何将特征归属方法应用于图。... 在下一节中，我们训练一个具有5个卷积层的GNN模型。...我们定义了model_forward函数，假设我们一次只解释一个图形，它就会计算出批量参数。...为了更简单的可视化，我们使图形无定向，并合并每个边缘在两个方向上的解释。 众所周知，在许多情况下，NO2的子结构使分子具有诱变性，你可以通过模型的解释来验证这一点。 ...正如你所看到的，综合梯度往往能创造出更准确的解释。
导读：Global Surrogate Models 是一种模型解释方法，旨在通过一个可解释的模型来近似黑盒模型在整个输入特征范围内的预测结果。...通过训练一个简单的、可解释的模型（如线性模型或决策树），Global Surrogate Models 能够在整个输入空间内近似黑盒模型的行为，进而提供一个与黑盒模型预测结果尽可能接近的可解释模型，从而允许我们通过解释代理模型来理解黑盒模型的决策过程...训练可解释模型：在数据集X及其预测结果上训练选定的可解释模型。 评估代理模型：衡量代理模型在多大程度上复现了黑盒模型的预测。...常用的评估指标包括R-squared，它衡量了代理模型解释黑盒模型预测的方差百分比。 解释代理模型：通过解释全局代理模型来理解黑盒模型的行为。...解释的幻觉：有人认为，即使是线性模型和决策树这样的模型也不一定是本质上可解释的，因此使用代理模型可能会产生解释的幻觉。
从概念上解释：高斯混合模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。...GMM 中有一个主要假设：数据集由多个高斯分布组成，换句话说，GMM 模型可以看作是由 K 个单高斯模型组合而成的模型，这 K 个子模型是混合模型的隐变量(Hidden variable)。...上述分布通常称为多模型分布。每个峰代表我们数据集中不同的高斯分布或聚类。我们肉眼可以看到这些分布，但是使用公式如何估计这些分布呢？ 在解释这个问题之前，我们先创建一些高斯分布。...以上是GMM 算法的非数学的通俗化的解释。 GMM 数学原理 有了上面的通俗解释，我们开始进入正题，上面的解释可以看到GMM 的核心在于上一节中描述的期望最大化 (EM) 算法。...在解释之前，我们先演示一下 EM 算法在 GMM 中的应用。
在实际应用中，对模型进行解释和调试是非常重要的，可以帮助我们理解模型的决策过程、识别模型的不足之处，并进一步优化模型。...本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行模型解释与调试，并提供相应的代码示例。 特征重要性 CatBoost可以提供特征重要性指标，帮助我们理解模型对特征的重视程度。...model.fit(train_pool, eval_set=val_pool) # 可视化训练过程 model.plot() 结论 通过本教程，您学习了如何在Python中使用CatBoost进行模型解释与调试...我们介绍了特征重要性、SHAP值以及模型调试等常用的模型解释和调试方法，并提供了相应的代码示例。 通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用CatBoost进行模型解释与调试。...您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定的模型解释和调试需求。
作者 王千发 编辑 李文臣 一.有趣的熵 二.熵的表示 三.最大熵模型 参考： 1.李航老师《统计机器学习》 2.吴军《数学之美》 3.阮一峰《熵，宇宙的终极规则》 4. http://spaces.ac.cn
进入服务器配置页面，点击下图红线圈出来的三个点的位置， 6....点完两个[OK]后，回到[Deployment]页面，如下图： 可以看到，刚刚新建的test环境右边的[SSH configuration]中已经出现了一个服务器地址名。...（不能连上基本都是这里没选择对） 这里弹出来的框就是要选择使用服务器的文件了，几个路径要搞明白。...Interpreter：这个是要选择python，就是你服务器上安装的python位置，如果忘记当时安装在哪里了，这边详细说一下要怎么找这个python位置。...]就是要把文件放在服务器上的位置。
然而，这种2阶段的检测模型已经基本被单阶段的模型替代了。在本文中，我想介绍 Single Shot MultiBox Detector (SSD)。...我将通过将其分解为 3 个部分来解释该架构：主干、辅助卷积和预测卷积。为了您的方便，我还将提供一些代码。
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