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可解释性是当下机器学习研究特点之一。最近，来自复旦大学的研究生朱明超，将《Interpretable Machine Learning》翻译成了中文。本文推介由朱明超同学亲自撰写。这本书最初是由德国慕尼黑大学博士Christoph Molnar耗时两年完成的，长达250页，是仅有的一本系统介绍可解释性机器学习的书籍。电子书下载PDF已经打包好，获取步骤如下：1. 点击下方????名片，关注公众号「

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点击上方“AI遇见机器学习”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容来自｜AI科技评论 编译 | 青暮、陈大鑫关于如何攻读机器学习博士学位，这个嘛，主要是不要重蹈我的覆辙，哈哈。你已经开始了博士的学习课程，恭喜恭喜。在这篇文章里，我们将讨论在攻读博士学位期间要做的事情，包括如何成功发表论文、如何应对评审、如何在会议上游刃有余等等。首先，我要说一句，我不擅长攻读博士，我不是这方面的专家。我就快...

点击上方“AI遇见机器学习”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送编辑：深度学习与图网络近年来，图神经网络(GNN)领域取得了令人难以置信的快速发展。图神经网络，也被称为图深度学习、图表示学习或几何深度学习，已经成为机器学习，尤其是深度学习中发展最快的研究课题之一。图论和深度学习交叉的这波研究浪潮也影响了其他科学领域，包括推荐系统、计算机视觉、自然语言处理、归纳逻辑编程、程序合成、软件挖掘、自.