可解释的机器学习 Interpretable Machine Learning

作者Christoph Molnar介绍说，这是一本关于黑盒模型可解释性的理解指南，用时两年完成，全书共250多页，七万八千多字。好消息，这本《可解释性的机器学习》全书电子版现在可以在线预览了。这本书共分为10个章节，从什么是机器学习和可解释的定义解释，到模型的常用解释方法和基于示例的解释，再到机器学习与可解释性的未来，内容一气呵成。《可解释的机器学习》电子版放出后，网友纷纷竖起大拇指，高呼“感谢作者”"这本书真令我大开眼界"“神奇的书”“出色的解释”……网友的好评声在评论区蔓延.感谢作者贡献了这本书，也感谢在iml包中提供的很多技术实现。这本书帮助自己很多，对可解释性有了更深的理解，甚至还激励自己开始写博客文章了。还不来收藏围观一下？