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ISBN |
9787302605690 |
| 定价 |
RMB59.80 |
| 售价 |
RM65.80 |
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优惠价 |
RM46.06 * (-30%)
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作者 |
（意）列奧尼達·詹法納,（意）安東尼奧·迪·塞科
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| 译者 |
郭濤 |
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出版社 |
清華大學出版社
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出版日期 |
2022-08-01 |
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装订 |
平裝. 單色印刷. 225 页. 19. |
| 库存量 |
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目錄
第1章 前景
1.1 AI可解釋性示例
1.1.1 學習階段
1.1.2 知識發現
1.1.3 可靠性和魯棒性
1.1.4 三個示例的啟示
1.2 ML和XAI
1.2.1 ML分類法
1.2.2 常見誤解
1.3 對AI可解釋性的需求
1.4 可解釋性與可理解性：是否為表達相同事物的不同詞語
1.4.1 從物質世界到人類
1.4.2 相關性不是因果性
1.4.3 那麼可理解性和可解釋性的區別是什麼
1.5 使ML系統具備可解釋性
1.5.1 XAI工作流程
1.5.2 全域視覺
1.6 我們真的需要ML模型的可解釋性嗎
1.7 小結
參考文獻
第2章 AI可解釋性：需求、機遇和挑戰
2.1 人工介入
2.1.1 半人馬座XAI系統
2.1.2 從“人工介入”的角度評估XAI
2.2 如何使ML模型具備可解釋性
2.2.1 內在可解釋性
2.2.2 事後可解釋性
2.2.3 全域或局部可解釋性
2.3 解釋的性質
2.4 小結
參考文獻
第3章 內在可解釋性模型
3.1 損失函數
3.2 線性回歸
3.3 邏輯回歸
3.4 決策樹
3.5 K 近鄰演算法（KNN)
3.6 小結
參考文獻
第4章 XAI的模型不可知方法
4.1 全域可解釋性：排序重要性與部分依賴圖
4.1.1 根據排序重要性將特徵排序
4.1.2 訓練集中的排序重要性
4.1.3 部分依賴圖
4.1.4 解釋的性質
4.2 局部可解釋性：XAI與Shapley加法解釋
4.2.1 Shapley值：一種博弈論方法
4.2.2 SHAP的 應用
4.2.3 解釋的性質
4.3 KernelSHAP |
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