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MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:76

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 朱明超译
出版发行项:
北京:电子工业出版社,2021
ISBN及定价:
978-7-121-40606-5/CNY99.00
载体形态项:
xvi, 230页:图 (部分彩图);24cm
并列正题名:
Interpretable machine learning:a guide for making black box models interpretable
其它题名:
黑盒模型可解释性理解指南
个人责任者:
莫尔纳 (Molnar, Christoph)
个人次要责任者:
朱明超
学科主题:
机器学习-分析方法-研究
中图法分类号:
TP181
一般附注:
博文视点
版本附注:
Christoph Molnar授权出版
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227-230页)
提要文摘附注:
本书探索了可解释性的概念,介绍了简单的、可解释的模型,例如决策树、决策规则和线性回归,重点介绍了解释黑盒模型的、与模型无关的方法,如特征重要性和累积局部效应,以及用Shapley值和LIME解释单个实例预测。
全部MARC细节信息>>
索书号 条码号 年卷期 馆藏地 书刊状态 还书位置
TP181/4222 60254580   临安自科(N-Z)(2F)(信息工程学院)     可借 临安自科(N-Z)(2F)(信息工程学院)
TP181/4222 60254581   临安自科(N-Z)(2F)(信息工程学院)     可借 临安自科(N-Z)(2F)(信息工程学院)
TP181/4222 72404832   自然书库(3F东)     可借 现代技术部(1F)
TP181/4222 72404833   自然书库(3F东)     借出-应还日期:2024-12-15 现代技术部(1F)
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