Cause Effect Pairs in Machine Learning

Idioma: inglés

Editorial: Springer, 2020

3030218120 / 9783030218126

Serie: Libro 7 de 8 - The Springer Series on Challenges in Machine Learning

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents ground-breaking advances in the domain of causal structure learning.The problem of distinguishing cause from effect('Does altitude cause a change in atmospheric pressure, or vice versa ') is here cast as a binary classification problem, to be tackled by machine learning algorithms. Based on the results of theChaLearn Cause-Effect Pairs Challenge, this book reveals that the joint distribution of two variables can be scrutinized by machine learning algorithms to reveal the possible existence of a 'causal mechanism', in the sense that the values of one variable may have been generated from the values of the other.This book provides both tutorial material on the state-of-the-art on cause-effect pairs and exposes the reader to more advanced material, with a collection of selected papers. Supplemental material includes videos, slides, and code which can be found on the workshop website.Discovering causal relationships from observational data will become increasingly important in data science with the increasing amount of available data, as a means of detecting potential triggers in epidemiology, social sciences, economy, biology, medicine, and other sciences.…

N° de ref. del artículo 9783030218126

Título
Cause Effect Pairs in Machine Learning
Autor
Alexander Statnikov
Editorial
Springer
Año de publicación
2020
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3030218120
ISBN 13
9783030218126
Peso del artículo
587 gramos
Dimensiones
235x155x21 mm
Serie
Libro 7 de 8: The Springer Series on Challenges in Machine Learning

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