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我们可以扪心自问，我们大多数人每天都在学习，但是又有多少人真正思考过自己学习方法的问题呢？

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如果我们再不加以记录，很容易遗忘，而且会感觉乱糟糟的，一点也不清晰明了，该怎么办？很简单，将我们学到的知识都记录下来，

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不知不觉自己已经做了几年开发了，现在虽然是一个公司的TeamLeader，但是我知道必须不断的努力充实自己，才能立于不败之地，

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同时也引发了监管部门和用户对这一新技术运用中出现的 “算法黑箱”问题关切和疑虑。如何对相关算法、模型、及其给出的结果进行合理的解释成为数据科学家亟需解决的问题。

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17年ICML会议上来自谷歌的科学家给出一个关于可解释性的定义是“Interpretation is the process of giving explanations to Human”

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许多模型及应用不可解释性的原因主要来源于对问题和任务了解得还不够充分。那么只要在使用模型的过程中，只要是能够提供给我们关于数据或模型的可以理解的信息，

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通过建立一系列方方面面的可视化方法来建立我们对数据的直观理解是非常必须的，特别是当数据量非常大或者数据维度非常高的时候，

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比如一些时空高维数据，如果可以建立一些一些交互式的可视化方法将会极大地帮助我们从各个层次角度理解数据的分布。

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这类模型除了结构比较简单之外，更重要的是回归模型及其一些变种拥有非常坚实的统计学基础，

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每个神经元都是由上一层的线性组合再加上一个非线性函数的得到，人们无法像理解线性回归的参数那样通过统计学基础假设来理解神经网络中的参数含义及其重要程度、波动范围。