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到底什么是有用的ML可解释性?伯克利郁彬高徒Singh68页博士论文《现实世界的机器学习中有用的可解释性》全面综述可解释性技术

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最近,高度成功但不透明的机器学习模型激增,这引发了对可解释性的迫切需求。该毕业论文通过新颖的定义、方法和科学综述解决了可解释性问题,确保可解释性在现实问题的背景下是有用的。我们首先定义什么是可解释性,...

机器学习:不要低估树模型的威力

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点击下方卡片,关注“新机器视觉”公众号重磅干货,第一时间送达树模型和神经网络,像一枚硬币的两面。在某些情况下,树模型的性能甚至优于神经网络。由于神经网络的复杂性,它们常常被认为是解决所有机器学习问题的...

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