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- 010 __ |a 978-7-121-40606-5 |d CNY99.00
- 100 __ |a 20210406d2021 em y0chiy50 ea
- 200 1_ |a 可解释机器学习 |A ke jie shi ji qi xue xi |e 黑盒模型可解释性理解指南 |d Interpretable machine learning |e a guide for marking black box models interpretable |f (德)Christoph Molnar著 |g 朱明超译 |z eng
- 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2021
- 215 __ |a 16,230页 |c 图 |d 24cm
- 305 __ |a 由Christoph Moinar授权出版
- 330 __ |a 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。
- 510 1_ |a Interpretable machine learning |e a guide for marking black box models interpretable |z eng
- 701 _0 |c (德) |a 莫尔纳 |A mo er na |c (Molnar, Christoph) |4 著
- 702 _0 |a 朱明超 |A zhu ming chao |c (计算机技术) |4 译
- 801 __ |a CN |b HNZX |c 20211025
- 905 __ |a SYXY |d TP181/70