同类推荐
-
-
深度强化学习算法原理与实战:基于MATLAB
-
¥109.00
-
-
MCP全场景应用与跨平台调用:Cursor+Blend…
-
¥79.00
-
-
MCP全场景应用与跨平台调用:Cursor+Blend…
-
¥79.00
-
-
MCP全场景应用与跨平台调用:Cursor+Blend…
-
¥79.00
-
-
零基础实战AI大模型:原理、构建与优化
-
¥99.00
-
-
零基础实战AI大模型:原理、构建与优化
-
¥99.00
-
-
零基础实战AI大模型:原理、构建与优化
-
¥99.00
-
-
与AI一起写代码
-
¥99.00
-
-
Vibe编程:探索AI时代编程新范式
-
¥69.80
-
-
人工智能通识
-
¥49.80
|
|
图书信息
|
|
|
面向从业者的可解释人工智能
|
ISBN: | 9787576609950 |
定价: | ¥128.00 |
作者: | (美)迈克尔·蒙恩(Michael Munn),大卫·彼得曼(Davd Pitman)著 |
出版社: | 东南大学出版社 |
出版时间: | 2023年05月 |
开本: | 24cm |
页数: | 11,280页 |
中图法: | TP18 |
相关供货商
供货商名称
|
库存量
|
库区
|
更新日期
|
北京人天书店有限公司
|
2
|
库区4/样本4
|
2025-09-06
|
其它供货商库存合计
|
1382
|
|
2025-09-01
|
图书简介 | 大多数中级机器学习书籍都专注于如何通过提高准确性或减少预测误差来优化模型。但是这种方法常常忽略了理解ML模型为什么以及如何做出预测的重要性。可解释性方法为更好地理解模型行为提供了必要的工具包,本实用指南为模型可解释性汇集了一流的技术。有经验的机器学习工程师和数据科学家将亲自学习这些技术如何工作,以便能够在日常工作流程中更轻松地应用这些工具。 |
|