热门搜索:
首页
文库
书籍之外
登录
注册
作者:
日期:2023-01-26
出版:
分享
本卷书籍为读者提供了紧凑、刺激和多方面的可解释性介绍,这是开发有见地的统计和机器学习方法以及在商业和工业中交流建模结果的关键问题。 在工业4.0的背景下,机器学习工具的可解释性,模型输出的可推广性和敏感性分析的概念提供了不同的观点。此外,本书还探讨了人工智能和增材制造中大数据挖掘和监控的方差鲁棒分析的集成,并通过随机森林和灵活的广义加法模型以及相关软件资源和实际示例对可解释性提出了新的见解。
在工业4.0的背景下,机器学习工具的可解释性,模型输出的可推广性和敏感性分析的概念提供了不同的观点。此外,本书还探讨了人工智能和增材制造中大数据挖掘和监控的方差鲁棒分析的集成,并通过随机森林和灵活的广义加法模型以及相关软件资源和实际示例对可解释性提出了新的见解。
《信息可视化简介:将数据转换为有意义的信息(Introduction To Information Visualization: Transforming Data Into Meaningful Information)》
《建立 SRE 基础:在软件交付组织中引入站点可靠性工程的分步指南》
《区块链和其他新兴技术的数字商业战略》
《旅游业中应用数据科学:跨学科方法、方法和应用(Applied Data Science in Tourism: Interdisciplinary Approaches, Methodologies, and Applications)》
《用于认知建模的人工智能:理论与实践》
0条评论