機器學習的可解釋性：黑盒vs白盒（內附開源學習書） | Deep Reading
點擊上方↑↑↑藍字關注我們~ 「2019 Python開發者日」7折優惠最後2天，請掃碼諮詢 ↑↑↑ 作者 | Lars Hulstaert 譯者 | Linstancy 責編 | Jane 出品 | AI科技大本營（公衆號id：rgznai100） 【導語】模型的可解釋性是大多數機器學習系統都需要的一種能力，即能向用戶解釋模型能做出這些預測的原因。在本篇文章中，作者將與大家探討一些可用於解釋機器
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