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嗨，我是Chandan，Microsoft Research的高級研究員，研究了可解釋的機器學習。自從我在加州大學伯克利分校的博士學位以來，我一直在強迫 /改善筆記，並在此網站上分享。希望他們有幫助:)

幻燈片•研究概述•作弊表•筆記
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幻燈片

PrES文件夾包含演示文稿的來源，包括伯克利教學機器學習的ML幻燈片

來源在降級（使用揭示MD構建）中，很容易編輯 /可導出

• ML幻燈片（伯克利CS 189）
• AI幻燈片（伯克利CS 188）
• 解釋性研討會
• 解釋的解釋

研究和課堂筆記

Research_ovws文件夾包含不同研究領域最近論文的概述和摘要

• 解釋性
• 因果推斷
• 轉移學習
• 不確定
• DL理論
• 複雜
• 散射變換
• 神經科學中的DL

_notes文件夾包含許多不同課程以及計算機科學，統計和神經科學之間的宣傳筆記和作弊表

• 解釋性備忘單
• 計算神經科學
• 因果推理說明
• 分類
• 線性代數
• 信息理論
• 計算機視覺
• 在這裡更多筆記

帖子

機器學習 /統計 /神經科學進步的各個方面的帖子（下面一些選定的帖子）

• 紙寫技巧（2023）
• 預測紙張標題（2022）
• Imodels（2022，Bairblog）

參考

• 有關更新，請星倉庫或關注@csinva
• 隨時公開使用！
• 用Jekyll建造| github頁面|時間軸主題|粒子| Jupyterbook