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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
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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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