This book is about a new field in statistical machine learning – about interpretation and explanation of predictive models. Machine learning models are widely used in predictive modelling, both for regression and classification. Complex models like random forest, deep neural networks or gradient machines are used due to their flexibility and performance. Yet in many areas such "black-boxes" cannot be used unless their predictions can be explained andunderstood.

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