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题名/责任者:

可解释机器学习:黑盒模型可解释性理解指南/(德) Christoph Molnar著 郭涛译

版本说明:

第2版

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-121-49014-9/CNY118.00

载体形态项:

xix, 250页:图;24cm

并列正题名:

Interpretable machine learing:a guide for making black box models explainable

其它题名:

黑盒模型可解释性理解指南

丛编项:

博文视点

个人责任者:

莫尔纳 (Molnar, Christoph) 著

个人次要责任者:

郭涛 译

学科主题:

机器学习-分析方法-研究

中图法分类号:

TP181-34

中图法分类号:

TP181

版本附注:

据原书第2版译出

责任者附注:

责任者Molnar规范汉译姓: 莫尔纳

书目附注:

有书目 (第 [244] -250页)

提要文摘附注:

本书探索了可解释性的概念，介绍了许多可解释模型，包括决策树、决策规则和线性回归等。此外，书中还介绍了深度神经网络的可解释性方法。

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