Graphical Models and Causal Discovery with Python (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Springer Verlag, Singapore, Singapore, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Paperback. Beginning with a gentle introduction to causal discovery and the foundations of probability and statistics, this textbook is written in a highly pedagogical way. By uniting probability theory, statistical inference, and graph theory, the book offers a systematic pathway from foundational principles to cutting-edge algorithms, including independence tests, the PC algorithm, LiNGAM, information criteria, and Bayesian methods. Far more than a theoretical treatment, this volume emphasizes hands-on learning through Python implementations, carefully designed exercises with solutions, and intuitive graphical illustrations. Readers will gain the ability to see, run, and understand causal discovery methods in practice. Key features of this book include:A clear and self-contained introduction, bridging probability, statistics, and modern causal discovery techniques100 exercises with solutions, supporting self-study and classroom useReproducible Python code, allowing readers to implement and extend the methods themselvesIntuitive figures and visual explanations that clarify abstract conceptsBroad coverage of applications within statistics and data science, connecting rigorous theory with modern machine learning and causal inference Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9789819553075
- Título
- Graphical Models and Causal Discovery with Python (Paperback)
- Autor
- Joe Suzuki
- Editorial
- Springer Verlag, Singapore, Singapore
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9819553075
- ISBN 13
- 9789819553075
Beginning with a gentle introduction to causal discovery and the foundations of probability and statistics, this textbook is written in a highly pedagogical way. By uniting probability theory, statistical inference, and graph theory, the book offers a systematic pathway from foundational principles to cutting-edge algorithms, including independence tests, the PC algorithm, LiNGAM, information criteria, and Bayesian methods. Far more than a theoretical treatment, this volume emphasizes hands-on learning through Python implementations, carefully designed exercises with solutions, and intuitive graphical illustrations. Readers will gain the ability to see, run, and understand causal discovery methods in practice.
Key features of this book include:
- A clear and self-contained introduction, bridging probability, statistics, and modern causal discovery techniques
- 100 exercises with solutions, supporting self-study and classroom use
- Reproducible Python code, allowing readers to implement and extend the methods themselves
- Intuitive figures and visual explanations that clarify abstract concepts
- Broad coverage of applications within statistics and data science, connecting rigorous theory with modern machine learning and causal inference
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Acerca del autor
Joe Suzuki is a professor of statistics at Osaka University, Japan.
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Información sobre el derecho de desistimiento
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Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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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).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
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