可解释的AI:用LIME解释扑克游戏
可解释的AI（XAI）一直是人们研究的一个方向，在这篇文章中，我们将看到如何使用LIME来解释一个模型是如何学习扑克规则的。
ML：LIME/SP-LIME的简介、原理、使用方法、经典案例之详细攻略
引出LIME—模型需要解释在机器学习应用中，模型的透明度和可解释性，是一种是否值得信任的重要考核标准。模型的what(预测的结果)当然很重要，但是模型whytodo(为什么这样预测)更重要，尤其是模型在上线后，需要及时、准确地告诉业务人员如何营销，告诉风控人员如何识别风险点等等。金融风控领域，在19
Py之lime：lime库的简介、安装、使用方法之详细攻略
lime库是机器学习领域中，一种局部的、与模型无关的解释方法。这个项目是关于解释机器学习分类器(或模型)正在做什么。目前，我们支持使用一个名为lime(局部可解释模型不可知性解释的简称)的包来解释文本分类器或作用于表(数字或分类数据的numpy数组)或图像的分类器的单个预测。lime可以用两个或两个
