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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：
在馆数：
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累借次数：
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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文献类型
中文图书
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出版社
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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