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03 2020 档案
【笔记】机器学习 - 李宏毅 -- Explainable ML 可解释性机器学习
摘要:课程笔记 前言 两种可解释性: 局部解释:为什么这种图是猫? 全局解释:猫是什么样子的? 为什么需要可解释机器学习?(打开黑盒) 一般的提升效果的方法就是一顿暴调参数,可解释性可以帮助我们更好地提升模型性能。 其实人也是个黑盒(这个观点太6了)。 可解释机器学习的目标,不需要真正知道模型如何工作,只
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2020-03-03 17:39
Yanqiang
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