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因果推理：基础与学习算法

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Bibliographic Details
Main Authors: (荷) 彼得斯 Peters, Jonas (著); (德) 扬辛 Janzing, Dominik (著); (德) 舍尔科普夫 Scholkopf, Bernhard (著)
Group Author: 李小和 (译); 卢胜男 (译); 程国建 (译)
Published: 机械工业出版社
Publisher Address: 北京
Publication Dates: 2021
Literature type: Book
Language: Chinese
Subjects:
因果性 > 推理
Carrier Form: 12,236页: 图 ; 25cm
ISBN: 978-7-111-64030-1
Index Number: B812
CLC: B812.23
Call Number: B812.23/2224
Contents: 书名原文：Elements of causal inference: foundations and learning algorithms
本书从概率统计的角度入手，分析了因果推理的假设，揭示这些假设所暗示的因果推理和学习的目的。本书分别论述了两个变量和多变量情况下的因果模型、学习因果模型及其与机器学习的关系，讨论了因果推理隐藏变量有关的问题、时间系列的因果分析。

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