索信达控股等创作的计算机网络小说《可解释机器学习:模型、方法与实践》,已更新0章,最新章节:。本书是索信达金融AI实验室团队结合学术界前沿理论研究和金融行业应用经验打造的国内唯一的关于可解释机器学习应用方面的图书。书中将可解释机器学习技术的研究路线和应用成果进
机器学习是基于数据做出和改进预测或行为的一套方法。 方法:数据采集-将这新信息输入机器学习算法-将新数据输入模型。 黑盒模型是一个不揭示其内部机制的系统。在机器学习中,“黑盒模型”或称“黑匣子”描述了通过查看参数(例如深度神经网络的参数)却无法理解的模型。黑盒的对立面有时被称为白盒,即为可解释模型。
涵盖了可解释机器学习最前沿的研究成果及行业成功应用经验。 从算法层面系统地梳理了可解释机器学习技术的研究体系,脉络清晰,层层递进。 书中除详尽阐述了各种经典算法的原理外,还辅以数据、代码实例演示算法实现的步骤,是一本理论与实践相结合的实用指南。
可解释的机器学习(一):可解释性机器学习是基于数据做出和改进预测或行为的一套方法。方法:数据采集-将这新信息输入机器学习算法-将新数据输入模型。黑盒模型是一个不揭示其内部机制的系统。在机器学习中,“黑盒模型”或称“黑匣子”描述了通过查看参数(例如深度神经网络的参数)却无法理解的模型。黑盒的对立面有时...
2.1.3 可解释机器学习的研究方向可解释机器学习为模型的评价指标提供了新的角度,模型设计者在设计模型或优化模型时,应该从精度和解释性两个角度进行考虑。图2-3所示的是可解释机器学习中模型精度和模型可解释性的关系,由香港大学张爱军教授提出,在学术界广为流传,图2-3中的横轴代表模型的可解释性,越往正方向,代表...
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《可解释机器学习:模型 方法与实践》,作者:可解释机器学习:模型 方法与实践索信达控股 著,出版社:机械工业出版社,ISBN:9787111695714。
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