目录 采用沙普利值(Shapley value)实现了数据供给方报酬分配的公平性. 采用沙普利值(Shapley value)实现了数据供给方报酬分配的公平性. 采用沙普利值（Shapley value）实现数据供给方报酬分配的公平性，在交易模型中考虑参与个体的异质性与隐私保护，主要体现在以下几个方面： 一、沙普利值的概念与特点 沙普利值（Shapley Value）是合

基于Shapley值的高校数据价值评估 主要贡献 提出了一系列用于近似计算Shapley值的高效算法。设计了一个算法，通过实现不同模型评估之间的适当信息共享来实现这一目标,该算法具有可证明的误差保证来近似N个数据点的SV，其模型评估数量为 O ( N l o g ( N ) 2 ) O(\sqrt Nlog(N)^2) O(N ​log(N)2) 这个算法依赖于学习算法的稳定性，对于复杂的

本文为 Data Shapley: Equitable Valuation of Data for Machine Learning 的阅读笔记，涉及论文中的 Data Shapley Value 计算公式、两种实现算法、实验应用部分的梳理。 为理解 Data Shapley Value，本文首先讨论 Shapley Value的相关内容，利用一个具体实例计算 Shapley Value 并讨论

听了桌老板聊科技 第82期用理科思维观察恋爱，感受到理论的强大，兴奋地上网找资料，总结下相关知识和应用。 最好的配对方案当然是，每个人的另一半正好都是自己的“第一选择”。这虽然很完美，但绝大多数情况下都不可能实现。比方说，男1号最喜欢的是女1号，而女1号的最爱不是男1号，这两个人的最佳选择就不可能被同时满足。如果好几个男孩儿最喜欢的都是同一个女孩儿，这几个男孩儿的首选也不会同时得到满足。当这种最

注1:本文系“概念解析”系列之一,致力于简洁清晰地解释、辨析复杂而专业的概念。本次辨析的概念是:Shapley值及其在深度学习中的应用。 1 背景介绍 在机器学习和数据分析中,理解模型的预测是非常重要的。尤其是在深度学习黑盒模型中,我们往往难以直观地理解模型的预测行为。为了揭开黑盒模型的神秘面纱,Shapley值应运而生,它提供了一种公平而独特的方法来解释每个特征对模型预测的贡献。

摘要 研究背景 近年来，解释性机器学习逐渐成为一个热门的研究领域。解释性机器学习可以帮助我们理解机器学习模型是如何进行预测的，它可以提高模型的可信度和可解释性。Shapley值是一种解释机器学习模型预测结果的方法，它可以计算每个特征对预测结果的贡献程度，从而帮助我们理解模型的预测过程。Shapley值已经在许多领域得到了广泛的应用，比如金融、医疗、自然语言处理等。 研究动机 然而，随着机器

一、背景描述   Gale-Shapley Algorithm，简称为GS算法。也被成为Deferred-Acceptance Algorithm.   是盖尔和沙普利为了寻找一个稳定匹配而设计出的市场机制。市场一方中的对象（医疗机构）向另一方中的对象（医学院学生）提出要约，每个学生会对自己接到的要约进行考虑，然后抓住自己青睐的（认为它是可接受的），拒绝其它的。该算法一个关键之处在于，合意的要

在上一篇博文我们已经对Gale-Shapley算法进行了设计与实现。也有运行结果验证了婚姻匹配问题。 但是，不知道读者会不会有很多猜想，比如我们在算法设计中，都是男生去选择女生而做出匹配，那么要是女生来选择呢？ 猜想：男生优先匹配问题   在前文我们提到的算法设计中，里面都是对没有配对过的男生进行遍历，来匹配到对应的女生。这样会不会存在一种情况：我们考虑的都是优先遍历选取未配对男生的喜好

Gale-Shapley算法 近来学习了很有趣的Gale-Shapley算法，又名求婚-拒绝算法。 #!/usr/bin/env python# _*_ coding:utf-8 _*_# Some basic testing for your code is provided below. DO NOT modify# these tests. Your code MUS