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

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设置4: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、时间系列的因果分析。

附注提要

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、时间系列的因果分析。

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