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技術 [Day 10] Permutation Importance：從特徵重要性角度解釋整個模型行為

15th鐵人賽 ai machine learning python

2023-09-23 由 10程式中分享

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技術 [Day 9] 基於樹狀結構的XAI方法：決策樹的可解釋性

15th鐵人賽 ai machine learning python

2023-09-22 由 10程式中分享

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技術 [Day 8] 解釋線性模型：探索線性迴歸和邏輯迴歸的可解釋性

15th鐵人賽 ai machine learning python

2023-09-21 由 10程式中分享

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技術 [Day 7] KNN與XAI：從鄰居中找出模型的決策邏輯

15th鐵人賽 ai machine learning python

2023-09-20 由 10程式中分享

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技術 [Day 6] 非監督學習也能做到可解釋性？探索XAI在非監督學習中的應用

15th鐵人賽 ai 機器學習 machine learning python

2023-09-19 由 10程式中分享

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技術 [Day 5] 淺談XAI與傳統機器學習的區別

15th鐵人賽 ai machine learning

2023-09-18 由 10程式中分享

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技術 [Day 4] LIME vs. SHAP：哪種XAI解釋方法更適合你？

15th鐵人賽 ai machine learning

2023-09-17 由 10程式中分享

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技術 [Day 3] 機器學習中的可解釋性指標

15th鐵人賽 ai machine learning

2023-09-16 由 10程式中分享

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技術 [Day 2] 從黑盒到透明化：XAI技術的發展之路

15th鐵人賽 ai machine learning

2023-09-15 由 10程式中分享

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技術 [Day 1] 揭開模型的神秘面紗：為何XAI對機器學習如此重要？

15th鐵人賽 ai machine learning

2023-09-14 由 10程式中分享

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