可解释机器学习免费电子书下载

推荐一本机器学习相关的开源书籍:《Interpretable Machine Learning》,中文译名:《可解释的机器学习》。

该书由德国慕尼黑大学的一名博士 Christoph Molnar 耗时两年编著完成,全书共计 250 多页,7.8 万字,1000 多次提交。2019 年 2 月的时候,作者在 Twitter 上正式对外宣布,免费开放全书内容,受到了业内开发者的一致赞赏。

这本书,也称得上是目前技术圈少有的,对机器学习可解释性作出完整诠释的精品书籍。该书共分为以下 7 个章节,向读者完整介绍了机器学习的可解释性相关知识点:

  • 第一章:前言
  • 第二章:可解释性
  • 第三章:数据集
  • 第四章:可解释的模型
  • 第五章:模型无关方法
  • 第六章:基于样本的解释
  • 第七章:水晶球

不过,国内不少开发者受限于其自身英文阅读水平,一直没有办法对该书进行系统化的学习。因此,一位来自复旦大学的研究生朱明超对该书进行了翻译,并将其译文统一整理后放到了 GitHub 上。

目前,该书的中文版已正式翻译完毕,并在 Twitter 上得到了原作者的推荐。

感兴趣的同学,现在可以访问其中文版的项目链接。

以下是该书籍的相关地址:

  • 中文版:https://github.com/MingchaoZhu/InterpretableMLBook
  • 英文版:https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/index.html
  • GitHub:https://github.com/christophM/interpretable-ml-book

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