西瓜書《機器學習》中機器學習的可解釋性總結

1 顯然，分類邊界的每一段都是與座標軸平行的這樣的分類邊界使得學習 結果有較好的可解釋性 2 神經網絡是一種難解釋的"黑箱模型"，但已有一些工作嘗試改善神經 網絡的可解釋性，主要途徑是從神經網絡中抽取易於理解的符號規則，百 參閱 [Tickle et al., 1998; Zhou, 2004] 3 貝葉斯網爲不確定學習和推斷提供了基本框架，因其強大的表示能力、 良好的可解釋性而廣受關注 [Pea

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