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- 010 __ |a 978-7-111-69571-4 |d CNY79.00
- 035 __ |a (A100000NLC)011597017
- 049 __ |a A100000NLC |b UCS01010970192 |c 011597017 |d NLC01
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- 200 1_ |a 可解释机器学习 |A Ke Jie Shi Ji Qi Xue Xi |e 模型、方法与实践 |d Interpretable machine learning |e modles[i.e.models], methods and practices |f 邵平[等]著 |z eng
- 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2022 |h 2023重印
- 215 __ |a 12,211页 |c 图 |d 21cm
- 304 __ |a 著者还有:杨健颖、苏思达、何悦、苏钰
- 330 __ |a 本书先从背景出发,阐述黑盒模型存在的问题以及不解决黑盒问题模型可能带来的后果,引出可解释机器学习的重要性;随后,我们从可解释机器学习的研究方向,分为内在可解释模型算法和模型事后解析方法两部分进行介绍,阐述不同模型的原理、应用及其可解释性。最后通过三个不同的应用场景,介绍在银行实战中的数据挖掘方法,由问题、处理方法出发,结合可解释机器学习模型结果,证明模型的有效性和实用性。
- 510 1_ |a Interpretable machine learning |e modles, methods and practices |z eng
- 510 1_ |a Interpretable machine learning |e models, methods and practices |z eng
- 606 0_ |a 机器学习 |A Ji Qi Xue Xi |x 分析方法 |x 研究
- 701 _0 |a 邵平 |A Shao Ping |4 著
- 801 _2 |a CN |b OLCC |c 20220503
- 905 __ |a XATU |d TP181/355