可解释性对于建立用户与决策模型之间的信任关系至关重要，提高机器学习模型的可解释性和透明性是机器学习在现实任务中进一步发展和应用的关键。本次报告带大家了解机器学习常用的可解释方法的基本原理和应用（规则提取、LIME和SHAP）。
机器学习常用的可解释方法-慕星星原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/10/25/%e6%9c%ba%e5%99%a8%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e5%b8%b8%e7%94%a8%e7%9a%84%e5%8f%af%e8%a7%a3%e9%87%8a%e6%96%b9%e6%b3%95/
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本次报告围绕大模型赋能的自动化渗透测试技术展开，首先阐述了渗透测试的基本概念、研究背景和研究意义，然后介绍了大模型赋能的自动化渗透测试技术的研究现状和常见的agent框架。接着详细…
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EM（Expectation-maximization）算法是机器学习十大算法之一。…
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