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可解釋機器學習:模型、方法與實踐(簡體書)
作者:
索信達控股
;
邵平
;
楊健穎
;
蘇思達 編著
出版社:
機械工業出版社
出版日:
2022/01/01
裝訂:
平裝
本書先從背景出發,闡述黑盒模型存在的問題以及不解決黑盒問題模型可能帶來的後果,引出可解釋機器學習的重要性;隨後,我們從可解釋機器學習的研究方向,分為內在可解釋模型算法和模型事後解析方法兩部分進行介紹,闡述不同模型的原理、應用及其可解釋性。z後通過三個不同的應用場景,介紹在銀行實戰中的數據挖掘方法,由問題、處理方法出發,結合可解釋機器學習模型結果,證明模型的有效性和實用性,期望讀者通過對本書的閱讀,可以更快更好的解決實際業務問題,而非紙上談兵。業務場景均為業內的典型案例,希望能夠對讀者有所啟發。同時,本書中還會有大量的公式與代碼,保證內容的豐富與嚴謹,經得起推敲,使得讀者知其然且知其所以然。
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