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标签: Interpretable_Machine_Learning_CN

此标签下有45条笔记。

2025年11月04日
1-核心概念-机器学习
2025年11月04日
10-核心概念-人性化的解释
2025年11月04日
11-应用案例-自行车租赁数据集
2025年11月04日
12-应用案例-YouTube垃圾评论数据集
2025年11月04日
13-应用案例-宫颈癌风险因素数据集
2025年11月04日
14-理论方法-线性回归
2025年11月04日
15-技术实现-线性回归的解释
2025年11月04日
16-理论方法-逻辑回归
2025年11月04日
17-技术实现-逻辑回归的解释
2025年11月04日
18-理论方法-广义线性模型(GLM)
2025年11月04日
19-理论方法-广义加性模型(GAM)
2025年11月04日
2-核心概念-监督学习
2025年11月04日
20-理论方法-决策树
2025年11月04日
21-技术实现-决策树的解释
2025年11月04日
22-理论方法-决策规则
2025年11月04日
23-理论方法-OneR
2025年11月04日
24-理论方法-顺序覆盖
2025年11月04日
25-理论方法-贝叶斯规则列表
2025年11月04日
26-理论方法-RuleFit
2025年11月04日
27-理论方法-朴素贝叶斯分类器
2025年11月04日
28-理论方法-k-最近邻
2025年11月04日
29-理论方法-模型无关方法
2025年11月04日
3-核心概念-术语
2025年11月04日
30-理论方法-部分依赖图(PDP)
2025年11月04日
31-理论方法-个体条件期望(ICE)
2025年11月04日
32-理论方法-累积局部效应(ALE)
2025年11月04日
33-理论方法-特征交互(H-statistic)
2025年11月04日
34-理论方法-置换特征重要性
2025年11月04日
35-理论方法-全局代理模型
2025年11月04日
36-理论方法-局部代理(LIME)
2025年11月04日
37-理论方法-Shapley值
2025年11月04日
38-理论方法-SHAP
2025年11月04日
39-理论方法-基于样本的解释
2025年11月04日
4-核心概念-可解释性
2025年11月04日
40-理论方法-反事实解释
2025年11月04日
41-理论方法-对抗样本
2025年11月04日
42-理论方法-原型与批评
2025年11月04日
43-理论方法-有影响力的实例
2025年11月04日
44-核心概念-机器学习的未来
2025年11月04日
45-核心概念-可解释性的未来
2025年11月04日
5-核心概念-可解释性的重要性
2025年11月04日
6-理论方法-可解释性方法的分类
2025年11月04日
7-核心概念-可解释性范围
2025年11月04日
8-评估方法-可解释性评估
2025年11月04日
9-核心概念-解释的性质

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