2019年AI高赞新书《可解释的机器学习》双版本。即《InterpretableMachineLearning-ChristophMolnar》

2019年，PDF和Word双版本免费完整版下载，英文原版。作者ChristophMolnar。下面为书籍简介：2019年初，这本名为《可解释性的机器学习》书在推特火了起来，两天内2千多人点赞，将近700人转发。作者ChristophMolnar介绍说，这是一本关于黑盒模型可解释性的理解指南，用时两年完成，全书共250多页，七万八千多字。这本书共分为10个章节，从什么是机器学习和可解释的定义解释，到模型的常用解释方法和基于示例的解释，再到机器学习与可解释性的未来，内容一气呵成。“可解释”是这本书的核心论题，作者认为，可解释性在机器学习甚至日常生活中都是相当重要的一个问题。Molnar表示，虽然数据集与黑盒机器学习解决了很多问题，但这不是