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大家好，我是小 G。
此前我们曾跟大家分享过一本机器学习相关的开源书籍：《Interpretable Machine Learning》，中文译名：《可解释的机器学习》。
该书由德国慕尼黑大学的一名博士 Christoph Molnar 耗时两年编著完成，全书共计 250 多页，7.8 万字，1000 多次提交。
2019 年 2 月的时候，作者在 Twitter 上正式对外宣布，免费开放全书内容，受到了业内开发者的一致赞赏。
这本书，也称得上是目前技术圈少有的，对机器学习可解释性作出完整诠释的精品书籍。
该书共分为以下 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：
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
不过，国内不少开发者受限于其自身英文阅读水平，一直没有办法对该书进行系统化的学习。
因此，一位来自复旦大学的研究生朱明超对该书进行了翻译，并将其译文统一整理后放到了 GitHub 上。
目前，该书的中文版已正式翻译完毕，并在 Twitter 上得到了原作者的推荐。
感兴趣的同学，现在可以访问其中文版的项目链接，开始学起来了~
以下是该书籍的相关地址，小 G 简单整理了一下，以便大家更好的查看：
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
以上，便是今天的分享，希望大家喜欢，觉得内容不错的，欢迎点击「在看」支持，谢谢各位。
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