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题名/责任者:

可解释机器学习:模型、方法与实践/邵平 ... [等] 著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2022.01

ISBN及定价:

978-7-111-69571-4/CNY79.00

载体形态项:

XII, 211页, [8] 页图版:图;21cm

其它题名:

模型、方法与实践

个人责任者:

邵平 著

个人责任者:

杨健颖 著

个人责任者:

苏思达 著

学科主题:

机器学习-分析方法-研究

中图法分类号:

TP181

一般附注:

华章IT

题名责任附注:

题名页题其余责任者: 杨健颖, 苏思达, 何悦, 苏钰

责任者附注:

邵平, 资深数据科学家, 索信达控股金融AI实验室总监。

提要文摘附注:

本书及时追踪学术界最新研究成果, 为读者全面梳理了可解释机器学习技术的发展更新历程, 详细介绍了其中出现的一些重要算法的原理, 并用简单的数据演示算法的实现过程。结合银行实际业务问题系统地展示了可解释机器学习技术的功能和作用。

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