这是阿三的第 32 期分享
作者 | 阿三
首发 | 程序员遇见GitHub
大家好，我是阿三，今天给大家推荐一本清流之书《Interpretable Machine Learning》，中文译名：《可解释的机器学习》。
今天给大家推荐《可解释的机器学习》，是目前大家热衷于炼丹热潮中的一股清风。
不知道大家在调参的时候，对于网络接下来要发展的趋势预测到底有没有把握。或者看一些顶会论文，做了一些attention可视化就号称自己有了可解释性的时候，尬不尬！
本书从 7 个章节，向读者完整介绍了机器学习的可解释性相关知识点，让你知所以，也知所以然！章节包括：
第一章：前言
第二章：可解释性
第三章：数据集
第四章：可解释的模型
第五章：模型无关方法
第六章：基于样本的解释
第七章：水晶球
目前该书已经翻译完毕，并且得到了原作者的推荐！
质量可以保证！资源地址：
中文版：https://github.com/MingchaoZhu/InterpretableMLBook
英文版：https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/index.html
GitHub：https://github.com/christophM/interpretable-ml-book
这里再强烈安利我的好友忆臻的视频号，忆臻我觉得如果搞NLP的同学很多人应该知道他，写过很多很好的博客。
我开通这个号并且坚持更新离不开他前期的引流帮助和鼓励，喝水不忘挖井人，我也会一直推荐他的相关好内容。他的视频号目前在进行国内NLP团队的系列介绍，并且有真人出镜，很用心了！目前在介绍第二期，感兴趣的同学推荐关注，
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