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人工智能完整词典
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线性支持向量机（Linear SVM）
支持向量机算法的版本，使用线性超平面在特征空间中分离类别，其中权重向量可用于评估每个特征的重要性。
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决策列表模型（Decision List）
有序的'如果-那么'规则序列，其中第一个满足条件的规则决定预测，提供简单且易于解释的序列决策结构。
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贝叶斯规则列表
使用贝叶斯技术生成决策列表的概率方法，用于发现预测性有序规则集，并附带置信度度量。
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评分模型
通过累加与各特征相关联的分数来计算数值评分的系统，常用于信用评分，其中每个分数直接与明确的风险因素相关联。
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符号权重神经网络
受限的神经网络架构，其中权重被限制为一小组符号值（例如：-1、0、1），便于将连接转换为简单逻辑规则。
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白盒模型（White Box Model）
模型的一般类别，其内部运作设计为对人类透明且可理解，与深度神经网络等黑盒模型相对。
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内在可解释性
模型的一种属性，其自身结构即可解释，无需事后解释方法，因为其设计本身就基于透明的决策机制。
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分位数回归模型
线性回归的扩展，对响应变量的条件分位数进行建模，提供更细致的视角来观察特征与目标分布不同点之间的关系。
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基于知识的专家系统
一种人工智能程序，通过使用结构化知识库和基于规则的推理引擎来模拟人类专家的决策能力，使推理的每一步都清晰可解释。
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可解释的隐马尔可夫模型（HMM）
隐马尔可夫模型的变体，其中隐藏状态和转移概率受到约束或设计，以对应现实世界中的概念或事件，便于对预测序列进行解释。
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自组织映射图（SOM）
一种无监督神经网络，将高维数据投影到二维或三维网格上，保持拓扑关系，实现对聚类的可解释可视化。
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约束高斯混合模型
一种聚类算法，其中混合成分的形态或方向受到特定约束（例如与特征轴对齐），使每个聚类更易于描述。
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