Interpretable machine learning（可解释机器学习）是一本解释机器学习决策和行为模型的开源书籍。遵守CC知识共享协议。作者 Christoph Molnar 历时两年编写而成。累计 250 多页、7.8 万词。书籍适合有一定的机器学习理论基础及应用经验的读者。本书对可解释机器学习进行了系统的阐述。介绍了研究机器学习可解释性的必要性，学会运用模型的同时分析模型做出决策的原因。

https://github.com/christophM/interpretable-ml-book