| Scholbeck, Christian Alexander (2024): Bridging gaps in interpretable machine learning: sensitivity analysis, marginal effects, and cluster explanations. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik |
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PDF
Scholbeck_Christian.pdf 21MB |
DOI: 10.5282/edoc.34163
| Dokumententyp: | Dissertationen (Dissertation, LMU München) |
|---|---|
| Themengebiete: | 500 Naturwissenschaften und Mathematik
500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik |
| Fakultäten: | Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik |
| Sprache der Hochschulschrift: | Englisch |
| Datum der mündlichen Prüfung: | 14. Mai 2024 |
| 1. Berichterstatter:in: | Heumann, Christian |
| MD5 Prüfsumme der PDF-Datei: | 6f5d86bf6956d640f24df90345a24928 |
| Signatur der gedruckten Ausgabe: | 0001/UMC 30727 |
| ID Code: | 34163 |
| Eingestellt am: | 10. Oct. 2024 10:38 |
| Letzte Änderungen: | 10. Oct. 2024 10:39 |
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