书目信息 |
| 题名： |
可解释机器学习
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| 作者： | 邵平 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2022.01 |
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| 页数： | 12, 211页 | |
| 开本： | 21cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi--分析方法--研究 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-69571-4 | |
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| 304 | @a著者还有：杨健颖、苏思达、何悦、苏钰 | |
| 330 | @a本书共七章，分为三大部分，第一部分为背景，阐述可解释机器机器学习的背景和重要性，帮助读者对可解释机器学习建立初步印象；第二部分为理论，根据可解释机器学习的分类，从内在可解释和事后可解释两个方向介绍该领域中常见的模型和方法，帮助读者搭建起可解释机器学习的理论知识体系；第三部分为实例，重点介绍可解释机器学习在金融领域不同业务场景的应用成果，通过案例的形式进行了全过程的分享展示，进一步加深读者对可解释机器学习在金融领域应用价值的认识。 | |
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| 可解释机器学习：模型、方法与实践=Interpretable machine learning：modles, methods and practices/邵平等著.-北京：机械工业出版社，2022.01 |
| 12, 211页：图；21cm |
| 华章IT华章图书 |
| ISBN 978-7-111-69571-4：CNY79.00 |
| 本书共七章，分为三大部分，第一部分为背景，阐述可解释机器机器学习的背景和重要性，帮助读者对可解释机器学习建立初步印象；第二部分为理论，根据可解释机器学习的分类，从内在可解释和事后可解释两个方向介绍该领域中常见的模型和方法，帮助读者搭建起可解释机器学习的理论知识体系；第三部分为实例，重点介绍可解释机器学习在金融领域不同业务场景的应用成果，通过案例的形式进行了全过程的分享展示，进一步加深读者对可解释机器学习在金融领域应用价值的认识。 |
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正题名：可解释机器学习
索取号：TP181/S331
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