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可解释机器学习PDF-Christoph Molnar-interpretable machine learning 评分:

可解释机器学习PDF-Christoph Molnar-interpretable machine learning。机器学习模型经常被批评是技术黑箱:只要输入数据就能得到正确答案,但却无法对其进行解释。Christoph Molnar在其新书中呼吁大家当前是时候停止将机器学习模型视为黑盒子,在学会运用模型的同时更应去学会分析模型如何做出决策,并给出了将黑盒变得具有可解释性的讨论。

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可解释的机器学习 Interpretable Machine Learning

作者Christoph Molnar介绍说,这是一本关于黑盒模型可解释性的理解指南,用时两年完成,全书共250多页,七万八千多字。好消息,这本《可解释性的机器学习》全书电子版现在可以在线预览了。这本书共分为10个章节,从什么是机器学习和可解释的定义解释,到模型的常用解释方法和基于示例的解释,再到机器学习与可解释性的未来,内容一气呵成。《可解释的机器学习》电子版放出后,网友纷纷竖起大拇指,高呼“感谢作者”"这本书真令我大开眼界"“神奇的书”“出色的解释”……网友的好评声在评论区蔓延.感谢作者贡献了这本书,也感谢在iml包中提供的很多技术实现。这本书帮助自己很多,对可解释性有了更深的理解,甚至还激

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interpretable machine learning

机器学习,很多方法是黑箱操作,这本书解释了,机器学习的模型

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机器学习可解释性.zip

作者Christoph Molnar介绍说,这是一本关于黑盒模型可解释性的理解指南,用时两年完成,全书共250多页,七万八千多字。好消息,这本《可解释性的机器学习》全书电子版现在可以在线预览了。这本书共分为10个章节,从什么是机器学习和可解释的定义解释,到模型的常用解释方法和基于示例的解释,再到机器学习与可解释性的未来,内容一气呵成。

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interpretable-machine-learning(可解释机器学习)

2019年新书,interpretable-machine-learning(可解释机器学习)

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2019年AI高赞新书《可解释的机器学习》双版本。即《Interpretable Machine Learning - Christoph Molnar》

2019年,PDF和Word双版本免费完整版下载,英文原版。作者Christoph Molnar。 下面为书籍简介: 2019年初,这本名为《可解释性的机器学习》书在推特火了起来,两天内2千多人点赞,将近700人转发。作者Christoph Molnar介绍说,这是一本关于黑盒模型可解释性的理解指南,用时两年完成,全书共250多页,七万八千多字。 这本书共分为10个章节,从什么是机器学习和可解释的定义解释,到模型的常用解释方法和基于示例的解释,再到机器学习与可解释性的未来,内容一气呵成。 “可解释”是这本书的核心论题,作者认为,可解释性在机器学习甚至日常生活中都是相当重要的一个问题。

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可解释机器学习PDF(英文版)

这本书共分为10个章节,从什么是机器学习和可解释的定义解释,到模型的常用解释方法和基于示例的解释,再到机器学习与可解释性的未来,内容一气呵成。 “可解释”是这本书的核心论题,作者认为,可解释性在机器学习甚至日常生活中都是相当重要的一个问题。Molnar表示,虽然数据集与黑盒机器学习解决了很多问题,但这不是最好的使用姿势,现在模型本身代替了数据成为了信息的来源,但可解释性可以提取模型捕捉到的额外信息。而这些额外的信息可能会发挥更大的作用。 对于机器学习方法可解释性,Molnar在书中进行了深刻的讨论,对线性回归、logistic回归、GLM、GAM、决策树、决策规则等可解释模型进行了细致说明

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可解释机器学习

可解释机器学习书籍

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可解释推荐系统

但是,用户面对着系统推荐的物品,心里可能会产生疑惑:为什么向我推荐这些内容。为了使得推荐内容更容易被用户所接受,通常在给用户推荐的同时,加上相应的解释。例如,推荐电影时加上“95%的用户观看后表示喜欢”,推荐商品时加上“根据购买记录推荐下面的商品”等等的解释。相比与传统的推荐系统,可解释系统不仅能够提升系统透明度,还能够提高用户对系统的信任和接受程度 、用户选择体验推荐产品的概率以及用户满意程度等等1。 作为人工智能领域的一个重要分支,可解释推荐系统现已经应用到电子商务、医疗、学术等领域 ,推荐系统的可解释性也是一个重要的研究方向。在《Explainable Recommendation:A

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Interpretable Machine Learning

This book explains to you how to make (supervised) machine learning models interpretable. The chapters contain some mathematical formulas, but you should be able to understand the ideas behind the methods even without the formulas. This book is not for people trying to learn machine learning from sc

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