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可解释性是指一个人能够持续预测模型结果的程度。机器学习模型的可解释性越高，人们就越容易理解为什么做出某些决定或预测。
【普林斯顿博士论文】可扩展和可解释的学习：用于知识发现的概率模型， 140页pdf
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53+阅读 · 2023年10月10日
【斯坦福博士论文】合作博弈论在可解释机器学习中的应用
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可解释的机器学习模型和架构
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【2023新书】用SHAP解释机器学习模型:Python示例和Shapley值理论指南，216页pdf
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【MIT博士论文】可解释机器学习及其在治疗设计中的应用
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【CMU博士论文】可解释机器学习方法与应用，127页pdf
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【普林斯顿博士论文】面向物理科学的可解释机器学习，242页pdf
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【NeurIPS2022】可解释机器学习的安全性:一种最大偏差方法
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【2022 新版书籍】第2版《可解释的机器学习：黑盒模型可解释性理解指南》，330页pdf
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156+阅读 · 2022年4月23日
【AAAI 2022】机器学习模型的解释方法效果如何？MIT、微软学者为你解读，Do Feature Attribution Methods Correctly Attribute Features?
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《可解释的机器学习》中文版和英文版：226页pdf理解黑盒模型指南，复旦研究生朱明超翻译
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