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Elements of Causal Inference: Foundations and Learning Algorithms (Adaptive Computation and Machine Learning series) - Tapa dura
Reseña del editor
A concise and self-contained introduction to causal inference, increasingly important in data science and machine learning. The mathematization of causality is a relatively recent development, and has become increasingly important in data science and machine learning. This book offers a self-contained and concise introduction to causal models and how to learn them from data. After explaining the need for causal models and discussing some of the principles underlying causal inference, the book teaches readers how to use causal models: how to compute intervention distributions, how to infer causal models from observational and interventional data, and how causal ideas could be exploited for classical machine learning problems. All of these topics are discussed first in terms of two variables and then in the more general multivariate case. The bivariate case turns out to be a particularly hard problem for causal learning because there are no conditional independences as used by classical methods for solving multivariate cases. The authors consider analyzing statistical asymmetries between cause and effect to be highly instructive, and they report on their decade of intensive research into this problem. The book is accessible to readers with a background in machine learning or statistics, and can be used in graduate courses or as a reference for researchers. The text includes code snippets that can be copied and pasted, exercises, and an appendix with a summary of the most important technical concepts.
Biografía del autor
Jonas Peters is Associate Professor of Statistics at the University of Copenhagen. Dominik Janzing is a Senior Research Scientist at the Max Planck Institute for Intelligent Systems in Tubingen, Germany. Bernhard Schoelkopf is Director at the Max Planck Institute for Intelligent Systems in Tubingen, Germany. He is coauthor of Learning with Kernels (2002) and is a coeditor of Advances in Kernel Methods: Support Vector Learning (1998), Advances in Large-Margin Classifiers (2000), and Kernel Methods in Computational Biology (2004), all published by the MIT Press.
"Sobre este título" puede pertenecer a otra edición de este libro.
- EditorialThe MIT Press
- Año de publicación2017
- ISBN 10 0262037319
- ISBN 13 9780262037310
- EncuadernaciónTapa dura
- IdiomaInglés
- Número de páginas288
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Elements of Causal Inference: Foundations and Learning Algorithms (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Publicado por
The MIT Press, 2017
ISBN 10: 0262037319
ISBN 13: 9780262037310
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Elements of Causal Inference : Foundations and Learning Algorithms
Publicado por
The MIT Press, 2017
ISBN 10: 0262037319
ISBN 13: 9780262037310
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Elements of Causal Inference Format: Hardcover
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Penguin Random House, 2017
ISBN 10: 0262037319
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