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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》 评分:

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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nieleke5095 很不错,狂赞
2019-03-22
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Interpretable Machine Learning(可解释机器学习)

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

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(可解释机器学习)

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可解释机器学习

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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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