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Interpretable Machine Learning(可解释机器学习) 英文原版，可编辑pdf
可解释的机器学习
可解释的机器学习，Interpretable Machine Learning ，by Parul Pandey。
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ChristophMolnar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
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神经网络、机器学习、深度学习的可解释性研究，个性化推荐的可解释性研究
可解释的机器学习翻译
可解释的机器学习（中文翻译），黑盒模型可解释性理解，Christoph Molnar著，朱明超译，内附GitHub地址。
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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。
监督机器学习可解释性
通过人工神经网络等获得的预测具有很高的准确性,但人类经常将这些模型视为黑盒子。对于人类来说,关于决策制定的洞察大多是不透明的。在
可解释机器学习原理与实践
人工智能(AI)为改善私人和公共生活提供了很多机会,以自动化的方式在大型数据中发现模式和结构是数据科学的核心组件,目前驱动着计算