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如果了解了线性回归，那么对于逻辑回归，基本上同理，只是具体上有些差别。对于预测结果是0,和1这样的应用，我们有时也叫分类.如果我们使用线性回归来处理这样的问题，那么会发现效果不是很好，而且很容易受到干扰。这里，NG使用了“肿瘤预测”的案例来说明问题。也就是

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本文约2000字，建议阅读9分钟。本文将讨论一些可用于解释机器学习模型的不同技术。大多数机器学习系统需要能够为利益相关者解释为何做出这样特定的预测。在选择合适的机器学习模型时，我们通常会在准确性与可解释性之间权衡：。准确与“黑盒”：诸如神经网络，梯度增强模

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