2019年AI高赞新书《可解释的机器学习》双版本。即《InterpretableMachineLearning-ChristophMolnar》
2019年,PDF和Word双版本免费完整版下载,英文原版。作者ChristophMolnar。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ChristophMolnar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。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
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