Elements of Causal Inference : Foundations and Learning Algorithms
Peters, Jonas; Janzing, Dominik; Schölkopf, Bernhard
Idioma: inglés
Editorial: The MIT Press, 2017
- Tapa dura
- Usado
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- Título
- Elements of Causal Inference : Foundations and Learning Algorithms
- Autor
- Peters, Jonas; Janzing, Dominik; Schölkopf, Bernhard
- Editorial
- The MIT Press
- Año de publicación
- 2017
- Estado
- As New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa dura
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0262037319
- ISBN 13
- 9780262037310
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.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Dominik Janzing is a Senior Research Scientist at the Max Planck Institute for Intelligent Systems in Tübingen, Germany.
Bernhard Schölkopf is Director at the Max Planck Institute for Intelligent Systems in Tübingen, 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.
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Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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