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可解释机器学习 黑盒模型可解释性理解指南(第2版)
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可解释机器学习 黑盒模型可解释性理解指南(第2版) 版权信息
- ISBN：9787121490149
- 条形码：9787121490149 ; 978-7-121-49014-9
- 装帧：暂无
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：
可解释机器学习 黑盒模型可解释性理解指南(第2版) 内容简介
机器学习虽然在改进产品性能、产品流程和推进研究方面有很大的潜力，但仍面临一大障碍――计算机无法解释其预测结果。因此，本书旨在阐明如何使机器学习模型及其决策具有可解释性。本书探索了可解释性的概念，介绍了许多简单的可解释模型，包括决策树、决策规则和线性回归等。本书的重点是模型不可知方法，用于解释黑盒模型（如特征重要性和累积局部效应），以及用Shapley 值和局部代理模型解释单个实例预测。此外，本书介绍了深度神经网络的可解释性方法。本书深入解释并批判性地讨论所有的可解释方法，如它们在黑盒下的运作机制，各自的优缺点，如何解释它们的输出结果。本书将帮助读者选择并正确应用*适用于特定机器学习项目的解释方法。本书适合机器学习从业者、数据科学家、统计学家及任何对机器学习模型可解释性感兴趣的读者阅读。
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