我们已经介绍过很多解析机器学习模型的方法，例如如pdp、LIME和SHAP，但是这些方法都是用在表格数据的，他们能不能用在神经网络模型呢？今天我们来LIME解释CNN。...一般情况下我们都是用突出显示图像中模型预测的重要区域的方法观察可解释性，这就要求了解如何调整LIME方法来合并图像，我们先简单了解一下LIME是怎么工作的。...LIME在处理表格数据时为训练数据集生成摘要统计： 使用汇总统计生成一个新的人造数据集 从原始数据集中随机提取样本 根据与随机样本的接近程度为生成人造数据集中的样本分配权重 用这些加权样本训练一个白盒模型...让我们使用LIME进行二进制分类来解释CNN的代码。例如我们有以下的两类数据。...from lime import lime_image from skimage.segmentation import mark_boundaries #preparing above dataset
今天，我将关注LIME。 ❝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。...让我们看看LIME在实际中的作用：现在，我将重点介绍LIME在解释威斯康辛州乳腺癌数据训练的机器学习模型中的使用。...import lime import lime.lime_tabular # LIME准备 predict_fn_rf = lambda x: KNN.predict_proba(x).astype(...float) # 创建一个LIME解释器 X = X_test.values explainer = lime.lime_tabular.LimeTabularExplainer(X,feature_names...尽管如此，在弥补黑盒模型的有用性和难处理性之间的差距方面，LIME仍然是非常有用的。如果你想开始使用LIME，一个很好的起点就是LIME的Github页面。
DownloadImgZP = imgPath => { const image = new Image(); // 解决跨域 ...
废话不多说 var doc = ['下载的url','下载的url2']; for (i = 0; i < doc.length; i++) { console.log(doc
本文将介绍一种作为复杂模型事后解释器的算法——LIME，并以乳腺癌诊断为例，对XGboost模型结果进行解释。...因此，在使用复杂模型时，需要给出相关手段，增加模型的透明度和可解释性，LIME就是其中的方法之一。...2、解决问题 结合论文中的例子来说明LIME可以解决的两类问题： 是否可以信任复杂模型对某个样本的预测结果 复杂模型预测病人得了流感，LIME给出得到这个结果的主要特征，其中鼻塞、头痛对结果的预测起到促进作用...二 案例展示 网上很多LIME的介绍都说LIME主要应用于图像或文本识别，但因为LIME的model-agnostic特征，它也可用于表格数据。 下面就以乳腺癌诊断为例，进行代码演示。...from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer feature_names = list(x_train.columns) #建立解释器 explainer
//JS创建多个下载任务 function Down() { //文件名 var namearr = []; //文件路径 var hrefarr = []; $...(".downs .col-md-4").each(function (index, item) { namearr.push(需要下载的文件名); hrefarr.push...(需要下载的文件路径); }) for (var index = 0; index < hrefarr.length; index++) { download(namearr
在不同模型中使用LIME 在开始使用LIME之前，需要安装它。...可以使用pip安装LIME: pip install lime 1、分类模型 要将LIME与分类模型一起使用，需要创建一个解释器对象，然后为特定实例生成解释。...下面是一个使用LIME库和分类模型的简单示例: # Classification- Lime import lime import lime.lime_tabular from sklearn...下面是一个使用LIME库和文本模型的例子: # Text Model - Lime import lime import lime.lime_text from sklearn.feature_extraction.text...LIME的限制和替代方案 虽然LIME是解释机器学习模型的强大工具，但它也有一些局限性: 局部解释:LIME关注局部解释，这可能无法捕捉模型的整体行为。
在这个过程中，我们将介绍: 如何将LIME应用到扑克游戏中; LIME如何工作; LIME 的优点和缺点是什么。 将LIME应用到扑克游戏中 目标 我们的目标是建立一个可以预测扑克牌的模型。...在本文末尾会有完整的代码 LIME 使用LIME来确定为什么我们的模型会做出这样的预测。哪些牌以及为什么主导了这次预测结果?这就是可以利用LIME的地方。...看看LIME解释: LIME构建了一个可视化的图。在垂直轴上是特征值：显示手中的牌的数字和花色。在横轴上是各种特征值对分类的贡献。...为了理解LIME在后台做了什么，让我们来看看LIME是如何工作的: 上图解释了LIME的概念，在使用LIME时需要考虑以下因素。...优点： LIME可以在广泛的数据集上很好地工作 LIME比数学上更完整的方法(如SHAP值)要快得多 解释特定结果的LIME方法不会改变，即使底层黑盒模型改变了 缺点： LIME模型不能保证揭示所有的潜在决策
/static/xxx.xlsx" download="xxx.xlsx">下载 直接点击可以下载，需要注意的是download属性，当不加download属性时，如果文件格式为txt、pdf、...jpg等浏览器支持直接打开的文件格式，那么不会下载，而是浏览器直接打开；添加download属性之后，就会下载，并且下载文件默认命名为你download属性的值。.../static/xxx.xlsx") window.open("https://download.test.com/postedit/static/xxx.xlsx") 当然，下载的资源可以是本地的，也可以是网上的...3.通过form表单提交的方式（get请求） 动态生成一个form表单，利用表单提交功能实现下载 //url 文件地址 或 接口地址 //data 请求参数：[{key:name,key1:value}...form.appendChild(input) } form.style.display = 'none'; form.method = "GET";//请求方式 form.action = 'url'； //下载文件地址
return imgUrl; 9 } 10 }); 11 } 调用 1 html('jpg') //只获取base64后的jpg图片地址 2 html('png',true) //下载
在这个过程中，我们将介绍： 如何将LIME应用到扑克游戏中； LIME如何工作； LIME 的优点和缺点是什么。 将LIME应用到扑克游戏中 目标 我们的目标是建立一个可以预测扑克牌的模型。...LIME 使用LIME来确定为什么我们的模型会做出这样的预测。哪些牌以及为什么主导了这次预测结果?这就是可以利用LIME的地方。 LIME通过在原始模型之上训练一个可解释模型来工作。...为了理解LIME在后台做了什么，让我们来看看LIME是如何工作的： 上图解释了LIME的概念，在使用LIME时需要考虑以下因素。...优点： LIME可以在广泛的数据集上很好地工作； LIME比数学上更完整的方法(如SHAP值)要快得多； 解释特定结果的LIME方法不会改变，即使底层黑盒模型改变了。...缺点： LIME模型不能保证揭示所有的潜在决策； LIME模型只能局部应用，而不能全局应用。
lime包目前暂时还无法实现图像分类器的解释，我们正在开发中。 ?...参考阅读：深度神经网络的灰色区域：可解释性问题 Lime：我们是如何进行解释 Lime是Local Interpretable Model-Agnostic Explanations的缩写。...Lime能够解释任何模型，而不需要进行模型适配，所以是与模型无关的(model-agnostic)。 现在我们来俯瞰一下lime的工作原理。若想了解更多细节，请查阅我们论文的预印版 。...Lime用可以被理解的表征方式（比如用单词）来解释这些分类器，即使它不是分类器真正在使用的方式。另外，lime考虑了人类的局限性：解释内容不会过长。...代码和论文的链接 如果你对深入理解lime的工作原理和曾经做过的验证性实验感兴趣，请查看论文的预打印版。 如果你想对文本分类器使用lime，请下载我们的python工具包。
简介 美拍网页版热门视频： https://www.meipai.com/medias/hot 下载每一页的视频，但由于视频链接是加密了的，需要 js 逆向解码，才可得到链接。...page=2：第二页 以此类推 视频链接 切换到旁边的 Preview 选项卡，可以看到 json 数据，其中的 vedio 键所对的那一串乱码就是视频链接 我们需要解码，获得原来的链接，然后才能下载...：这是 js 在前端显示的语法，删掉 某个变量没定义：可能在扣函数时，原 js 代码中在这个函数前后可能有定义，但我们只扣了函数，没扣变量，也扣下来 this。。。...：因为在原 js 代码中是，函数内部调用函数内部，扣出来后要改成调用的函数名 没有了错误后，接下来用 python 调用了，python 执行 js 代码，使用了 execjs 库执行。....compile：编译打开的 js 字符串 .call()：第一个参数为调用 js 的函数名，第二个为此函数的参数 Final 最后扣好了后，写爬虫下载视频，详细见源码，小编只下了 2个 视频作为结果作为参考
2017-05-02 13:57:38 一般情况下通过a标签可以实现下载效果，比如一般的文件类的，但是如果是图片则大部分的浏览器都会跳转的一个页面进行显示图片，而不是下载。...下面我们来介绍一个通用的文件下载方法。...html部分代码 点击下载 js部分代码 function download(src) { var...window, 0, 0, 0, 0, 0, false, false, true, false, 0, null); $a.dispatchEvent(evObj); }; 如此，便可以通过点击来实现下载的效果...，无论是图片还是文件均可以下载。
这些工具包括SHAP、Eli5、LIME等。今天，我们将讨论LIME。 在本文中，我将解释LIME以及在R中它如何使解释模型变得容易。 什么是LIME？...LIME如何工作？ 进一步展开LIME的工作原理发现，其背后的主要假设是，每个模型在局部尺度上都像一个简单的线性模型，即在单个行级别的数据上。...在R中使用LIME 第一步：安装LIME和其他所有这个项目所需要的包。如果你已经安装了它们，你可以跳过这步，从第二步开始。...第八步：有了模型后，我们将用LIME来创造一个“explainer”实体。这个实体也与我们将使用来查看解释的其他LIME函数有关。...然而，这并不是说LIME没有缺点。我们使用的LIME-Cran包并不是我们在本文中介绍的原始Python实现的直接复刻，因此，它不像Python那样支持图像数据。
本文介绍一种解释机器学习模型输出的方法LIME。 LIME ?...LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）支持的模型包括： 结构化模型的解释； 文本分类器的解释； 图像分类器的解释； LIME被用作解释机器学习模型的解释...，通过LIME我们可以知道为什么模型会这样进行预测。...import lime from lime import lime_tabular explainer = lime_tabular.LimeTabularExplainer( training_data...LIME可以认为是SHARP的升级版，它通过预测结果解释机器学习模型很简单。它为我们提供了一个很好的方式来向非技术人员解释地下发生了什么。您不必担心数据可视化，因为LIME库会为您处理数据可视化。
pdf.js展示1，上一页，下一页 PDF.js Previous/Next example.../js/pdfjs/pdf.js"> var url = '.....初步总结如下，常规的附件处理方式，会影响分片下载的效果 场景3：使用php 结合httprange,实现分片的效果 3.1 这里是从网上搜集到的分片下载php 函数 代码的核心是，增加head 头，...，支持多段下载 if (!
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/article/using_js_download_html_element/ 目的： 本页面已经有文件、图片...、表格、文本，用js生成一个压缩包并弹出下载框。...步骤二：获取表格 表格数据下载打算采用csv格式，比较简单不容易出错。...base64: true}); zip.generateAsync({type:"blob"}).then(function(content) { // see FileSaver.js...github 下载zip 脚本之家 下载zip github js操作zip
使用 jsdom 之类的 Node.js 工具，你可以直接从网页上抓取并解析这些数据，并用于你自己的项目和应用。...入门和依赖项设置 在继续之前，你需要确保自己有 Node.js 和 npm 的最新版本。...如果将此代码保存到名为 index.js 的文件并用命令 node index.js 运行，它会把网页的标题记录到控制台。...网页上的MIDI文件 我们的目标是下载许多 MIDI 文件，但是这个网页上有很多重复的曲目以及歌曲的混音。...从网页下载我们想要的 MIDI 文件 现在我们有了遍历所需的每个 MIDI 文件的工作代码，必须编写代码来下载所有这些文件。
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