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$400~$599 (1)

出版日期


2020~2021 (1)

裝訂方式


平裝 (1)

作者


(德)克里斯托夫‧莫爾納 (1)

出版社/品牌


電子工業出版社 (1)

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可解釋機器學習:黑盒模型可解釋性理解指南(簡體書)
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1.可解釋機器學習:黑盒模型可解釋性理解指南(簡體書)

作者:(德)克里斯托夫‧莫爾納  出版社:電子工業出版社  出版日:2021/03/01 裝訂:平裝
機器學習雖然對改進產品性能和推進研究有很大的潛力,但無法對它們的預測做出解釋,這是當前面臨的一大障礙。《可解釋機器學習:黑盒模型可解釋性理解指南》書是一本關於使機器學習模型及其決策具有可解釋性的書。本書探索了可解釋性的概念,介紹了簡單的、可解釋的模型,例如決策樹、決策規則和線性回歸,重點介紹了解釋黑盒模型的、與模型無關的方法,如特征重要性和累積局部效應,以及用Shapley值和LIME解釋單個實例
定價:594 元, 優惠價:87 517
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