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作者:"(荷)乔纳斯·彼得斯(JonasPeters),(德)多米尼克·扬辛(DominikJanzing),(德)伯恩哈德·舍尔科普夫(BernhardScholkopf), 李小和,卢胜"
出版年:"2021"
文献类型:
因果推理: 基础与学习算法
:(荷)乔纳斯·彼得斯(JonasPeters),(德)多米尼克·扬辛(DominikJanzing),(德)伯恩哈德·舍尔科普夫(BernhardScholkopf), 李小和,卢胜
作者:
(荷)乔纳斯·彼得斯(JonasPeters),(德)多米尼克·扬辛(DominikJanzing),(德)伯恩哈德·舍尔科普夫(BernhardScholkopf), 李小和,卢胜
出版社:
机械工业出版社
出版时间:
2021
ISBN:
978-7-111-64030-1
索书号:
B812.23/2424
分类号:
B812.23
页数:
12,236页
价格:
89.00
复本数:
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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。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
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机械工业出版社
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作者
(荷)乔纳斯·彼得斯(JonasPeters),(德)多米尼克·扬辛(DominikJanzing),(德)伯恩哈德·舍尔科普夫(BernhardScholkopf), 李小和,卢胜
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