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数据猿

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谈谈机器学习模型的可解释性
随着AI和机器学习的发展,越来越多的决策会交给自动化的机器学习算法来做。但是当我们把一些非常重要的决定交给机器的时候,我们真的放心么?当波音飞机忽略驾驶员的指令,决定义无反顾的冲向大地;当银行系统莫名其妙否决你的贷款申请的时候;当自动化敌我识别武器系统决定向无辜平民开火的时候;人类的内心应该是一万个草泥马飞过,大声的质问,“为什么?”
数据猿
2019-11-20
1K0
深入机器学习系列之:Random Forest
Bagging采用自助采样法(bootstrap sampling)采样数据。给定包含m个样本的数据集,我们先随机取出一个样本放入采样集中,再把该样本放回初始数据集,使得下次采样时,样本仍可能被选中, 这样,经过m次随机采样操作,我们得到包含m个样本的采样集。
数据猿
2018-12-27
5530
深入机器学习系列之:Decision Tree
决策树,顾名思义,是一种树,一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
数据猿
2018-12-27
5310
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