如果⼀个机器学习模型运⾏良好，为什么我们仅仅信任该模型⽽忽略为什么做出特定的决策呢？诸如分类准确性之类的单⼀指标⽆法完整地描述⼤多数实际任务。当涉及到预测模型时，需要作出权衡：你是只想知道预测是什么？例如，客户流失的概率或某种药物对病⼈的疗效。还是想知道为什么做出这样的

目录摘要测试函数shubert粒子群算法的原理粒子群算法的主要参数粒子群算法原理自适应粒子群三维路径优化代码结果分析展望摘要寻优算法，测试函数，路径优化，粒子群算法，粒子群算法的原理，粒子群算法的主要参数，粒子群算法流程图，自适应粒子群测试函数shubert（十）shubert

前一篇：《用于自然语言处理的循环神经网络RNN》序言：本节主要讲解如何使用循环神经网络（RNN）创建一个文本分类器。RNN是一类适合处理序列数据的神经网络的统称，而我们将在本节中使用RNN的一种常见变体——LSTM（长短期记忆网络）来实现这一文本分类器。使用RNN创建文本分类器在第六

（GeoShapley:机器学习模型中测量空间效应的博弈论方法）话题点：geoshapley、XAI、空间效应、非线性一、引言机器学习和人工智能(AI)越来越多地用于模拟地理空间现象，在各个领域都有很好的表现。可解释人工智能(XAI)领域的最新进展为解释黑箱机器学习提供了一种解决方案。排列特征

挺简单的一个算法，用于解决稳定婚姻问题。稳定婚姻问题：一些男人和一些女人，每个男人都有对女人的排名，每个女人亦有，求一组最优秀的匹配。考虑维护一个落单男人的队列，初始全部落单。每次取出队头并按该男人的眼光枚举每一个女人进行配对，如果这个女人落单，或者这个女人目前对象劣于当

目录IntroductionIntroductionSHAP(ShapleyAdditiveExplanations)是基于博弈论的shapley值，来衡量各个特征对模型预测值的贡献度。那么什么是shapley值，SHAP又是如何使用它来解释模型的呢？ShapleyValuesShapleyvalues是LloydShapley提出的，主要是为了解决以下问题：If

AUnifiedApproachtoInterpretingModelPredictionstrustingapredictionortrustingamodel如果⼀个机器学习模型运⾏良好，为什么我们仅仅信任该模型⽽忽略为什么做出特定的决策呢？诸如分类准确性之类的单⼀指标⽆法完整地描述⼤多数实际任务。当涉及到预测模型时，需要作

Shapleyvalue用于计算个体对整体的贡献度，它的计算公式如下：\[\varphi_i(v)=\sum_{S\subseteqN\backslash\{i\}}\frac{|S|!(N-|S|-1)!}{n!}(v(S\cup\{i\})-v(S))\]其中，\(v\)表示是价值函数，返回一个组合的价值。\(S\)表示一种可能的组合(不包含\(i\),所以它可能是空集

前言今天duck、香饽饽老板和彬彬一起出了个模拟赛，赛时T2想到了跟正解很接近的做法，但最后还是打挂了then喜提0pts，后面duck讲题的时候才知道是稳定婚姻板题。看完证明之后觉得很妙，遂开坑。只是简单整理，图一乐子吧算是。说是稳定婚姻问题，但其实我觉得更合适的叫法是属性稳定分