资源|书籍《可解释机器学习》推荐（附最新PDF下载）

点击上方“AI遇见机器学习”，选择“星标”公众号原创干货，第一时间送达一、书籍简介《可解释机器学习》希望改变一直以来大家将机器学习模型视为黑盒子的想法，在学会运用模型的同时更应去学会分析模型如何做出决策，并给出了将黑盒变得具有可解释性的讨论。这本书的重点是机器学习的可解释性。你将学习简单的、可解释的模型，如决策树、决策规则和线性回归。后面几章重点介绍了解释黑箱模型的一般方法。对各种解释方法进行了深入的解释和批判性的讨论。他们怎么在引擎盖下工作？他们的优点和缺点是什么？如何解释它们的输出？本书将使您能够选择和正确应用最适合您的机器学习项目的解释方法。作者介绍：这本书的作者是 Christoph Molnar，他是一名统计学家和机器学习者。当他在自己的社交平台发布出版这本《可解释机器学习 ………………………………