定价:USD 47.62 装帧:Paperback ISBN:9780244768522 豆瓣评分 8.0 36人评价 5星 19.4% 4星 58.3% 3星 13.9% 2星 2.8% 1星 5.6% 评价: 写笔记 写书评 加入购书单 分享到 推荐 内容简介· ··· This book is about making machine learning models and their decisions interpretable. After...
机器学习中的一些具有高预测性能的模型由于黑匣子而为人诟病,也限制了其在很多需要可解释性的场景应用。如何让机器学习模型具有更高的可解释性,ML和AI界似乎都在做着不懈的努力,这本书是关于该领域发展成果的较好的总结。书中系统性的介绍了可解释机器学习模型和机器学习模型可解释工具,尤其是后者。涉及到的工具主要...
Christoph Molnar在新书《Interpretable Machine Learning》中对可解释机器学习进行了系统的阐述。介绍了研究机器学习可解释性的必要性,如何在学会运用模型的同时分析模型做出决策的原因。 本书原文地址:https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/ 本书建议阅读对象:有一定的机器学习理论基础及应用经验(机器学习...
如果模型没有重大影响,则不需要可解释性。想象一下,一个名叫迈克的人正在研究机器学习方面的项目,以根据Facebook数据预测他的朋友将在下一个假期去哪里。迈克只是喜欢用有根据的猜测让他的朋友们惊喜,他们将去度假。如果模型错误(最糟糕的是对迈克有点尴尬)没有真正的问题,如果迈克无法解释他的模型的输出也没有问题。
Initial commit 4年前 README.md commit 4年前 interpretable-machine-learning.pdf book 4年前 可解释的机器学习.pdf book 4年前 README GPL-3.0 Star 0 Fork 1 捐赠 0 人次 简介 《可解释的机器学习--黑盒模型可解释性理解指南》,该书为《Interpretable Machine Learning》中文版 ...
https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/ Christoph Molnar 2021-01-11 Summary Machine learning has great potential for improving products, processes and research. But computers usually do not explain their predictions which is a barrier to the adoption of machine learning. This book is ...
Interpretable Machine Learning is a comprehensive guide to making machine learning models interpretable “Pretty convinced this is the best book out there on the subject” –Brian Lewis, Data Scientist at Cornerstone Research Summary This book covers a range of interpretability methods, from inherently ...
This book is about making machine learning models and their decisions interpretable. After exploring the concepts of interpretability, you will learn about simple, interpretable models such as decision trees, decision rules and linear regression. Later chapters focus on general model-agnostic methods for...
之后的章节里关注于一般的模型无关的方法来解释黑盒模型,比如特征重要性【例如:Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks,数据内部表示中的一部分表示相比其他表示更加transferrable,即这些表示在其他任务分布p(T)中都具有广泛的适用性,而非只在一个任务中有效。】、累积的局部效应,以及用...
interpretable-machine-learning.pdf 可解释的机器学习.pdf Repository files navigation README GPL-3.0 license 《可解释的机器学习--黑盒模型可解释性理解指南》 该书为《Interpretable Machine Learning》中文版。该书原作者是 Christoph Molnar,他是一名统计学家和机器学习者 @christophM。该书的项目 地址,这是...