interpretable ml book
Second Edition
解释机器学习模型的决策和行为。
您可以在此处找到本书的当前版本：https：//christophm.github.io/interpretable-ml-book/
这本书是关于可解释的机器学习。机器学习已建立在我们日常生活的许多产品和过程中，但是机器做出的决定并不能自动提供解释。解释增加了对决策和机器学习模型的信任。作为算法的程序员，您想知道您是否可以信任学习的模型。它学习了可推广的功能吗？还是算法拾取的训练数据中有一些奇怪的工件？这本书将概述有关可用于使黑匣子尽可能透明的技术并解释决策的概述。在第一章中，产生简单，可解释的模型的算法以及指令如何解释输出。后面的章节着重于分析复杂模型及其决策。在理想的未来，机器将能够解释他们的决定，并过渡到算法时代更人性化。这些书建议用于机器学习从业人员，数据科学家，统计学家，以及决定使用机器学习和智能算法的利益相关者。
这本书是从主分支自动构建的，并通过GitHub Action推到GHPAGES。
看看如何贡献
克隆存储库。
git clone [email protected]:christophM/interpretable-ml-book.git
确保已安装本书的所有依赖项。本书具有R软件包的结构，因此可以轻松安装依赖项，只需要R，并且需要DevTools库。在书籍存储库的文件夹中启动R会话，然后键入：
devtools::install_deps()
要渲染这本书，请启动R会话并输入：
setwd("manuscript")
# first, generate the references
source("../scripts/references.R")
bookdown::render_book('.', 'bookdown::gitbook')
渲染后，本书的HTML文件将在“ _Book”文件夹中。您可以双击index.html，或者当然可以在r：
browseURL('_book/index.html')
两者都适用于LeanPub和预订的东西：
[text of the link](#tag-of-the-title)来引用章节[text of the link](#fig:tag-of-r-chunk-that-produced-figure)$ （内联）或$$ （额外的行）开始和结束数学表达式。将使用RegexPR自动更改LeanPub。转换脚本仅在公式中没有空的空格时起作用。[^ref-tag]并且必须在相应文件的末尾使用[^ref]: Details of the reference ...确保包括空间。参考文献以10- reference.rmd收集，并带有脚本参考。r。确保不使用[^ref-tag]:文本中的任何地方，仅在底部以供实际参考。用额外的线间距进行校对的打印：构建HTML书籍，转到手稿/_Book/libs/gitbook*/css/style.css，更改线路高：1.7到线路高点：2.5，2.5，用Chrome打开本地HTML，用Chrome打开，打印到具有自定义保证金的PDF。
本书的所有值得注意的更改将在此处记录。
