本書向你介紹了如何使 (監督) 機器學習模型可解釋。雖然本書中包含?些數學公式，但是即使沒有公式，你也需要能夠理解這些?法背后的思想。本書不適合機器學習初學者。如果你不熟悉機器學習運算放大器權威指南 中文版，則有很多書籍和其他資源可以學習基礎知識。關于機器學習的?門學習運算放大器權威指南 中文版，我推薦在線學習平臺 上的 ， 和 [1] 所著的《The of 》?書和 Ng 的 “機器學習” 在線課程。
這些書本和在線課程都是免費的！?前解釋機器學習模型的新?法以驚?的速度發表，跟上所有已發布的內容?常不現實。這就是為什么你不會在本書中看到最新穎、最奇特的?法，?是看到機器學習可解釋性的成熟?法和基本概念。這些基礎知識可以幫助你使機器學習模型具有可解釋性。你閱讀本書后，內化基礎知識還使你能夠更好地理解和評估 上發表的有關可解釋性的新論?。
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本書以?些 (反烏托邦式的) 短篇?說作為開篇，這些短篇?說不是理解這本書所必需的，但希望它們能使你愉悅并引起思考。然后，本書探討了機器學習可解釋性的概念。我們將討論可解釋性何時重要，以及有哪些不同類型的解釋。
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