《可解释机器学习》中文版是一本专注于机器学习模型可解释性领域的权威著作。本书系统性地介绍了如何让复杂的机器学习模型变得更加透明和可理解，帮助从业者、研究者和决策者更好地信任和应用机器学习技术。全书内容涵盖可解释性的核心概念、各类解释方法（如特征重要性、局部解释、全局解释等）、可视化技术以及在实际场景中的应用案例。书中不仅讨论了传统模型的解释方法，还深入探讨了深度学习等复杂模型的可解释性技术。本书适合机器学习工程师、数据科学家、研究人员以及对AI可解释性感兴趣的读者阅读，能够帮助读者在保持模型性能的同时，满足业务需求中对透明度、公平性和责任性的要求。通过本书，读者将掌握构建可信赖AI系统所需的关键技术和方法论。