NannyML/The-Little-Book-of-ML-Metrics
The book every data scientist needs on their desk.
解决的问题
本项目提供了一份全面且易于理解的机器学习指标参考指南，填补了正规教育中这些指标常被忽视或解释不清的空白。
工作原理
本书是数据科学家的手册，针对从标准回归和分类到 GenAI、偏见与公平性以及数据可观测性等各个领域的指标提供了清晰简洁的解释。它作为一个开源项目进行维护，允许社区贡献内容。
目标受众
它专为有抱负的数据科学家和经验丰富的专业人士设计，他们需要一份可靠的快速参考指南，以便在工作中有效地理解和应用机器学习指标。
亮点
- 涵盖了广泛的类别，包括回归、分类、聚类、排序、计算机视觉、NLP 和 GenAI。
- 包含关于偏见与公平性以及数据可观测性的专门章节。
- 提供免费数字版本，并有高质量印刷版可供购买。
- 鼓励社区参与，为贡献者和审阅者提供联盟链接并在书中给予认可。
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