Cause Effect Pairs in Machine Learning

· ·
· Springer Nature
ای-کتاب
372
صفحه‌ها
رده‌بندی‌ها و مرورها به‌تأیید نمی‌رسند.  بیشتر بدانید

درباره این ای-کتاب

This book presents ground-breaking advances in the domain of causal structure learning. The problem of distinguishing cause from effect (“Does altitude cause a change in atmospheric pressure, or vice versa?”) is here cast as a binary classification problem, to be tackled by machine learning algorithms. Based on the results of the ChaLearn Cause-Effect Pairs Challenge, this book reveals that the joint distribution of two variables can be scrutinized by machine learning algorithms to reveal the possible existence of a “causal mechanism”, in the sense that the values of one variable may have been generated from the values of the other.
This book provides both tutorial material on the state-of-the-art on cause-effect pairs and exposes the reader to more advanced material, with a collection of selected papers. Supplemental material includes videos, slides, and code which can be found on the workshop website.

Discovering causal relationships from observational data will become increasingly important in data science with the increasing amount of available data, as a means of detecting potential triggers in epidemiology, social sciences, economy, biology, medicine, and other sciences.


رده‌بندی این کتاب الکترونیک

نظرات خود را به ما بگویید.

اطلاعات مطالعه

تلفن هوشمند و رایانه لوحی
برنامه «کتاب‌های Google Play» را برای Android و iPad/iPhone بارگیری کنید. به‌طور خودکار با حسابتان همگام‌سازی می‌شود و به شما امکان می‌دهد هر کجا که هستید به‌صورت آنلاین یا آفلاین بخوانید.
رایانه کیفی و رایانه
با استفاده از مرورگر وب رایانه‌تان می‌توانید به کتاب‌های صوتی خریداری‌شده در Google Play گوش دهید.
eReaderها و دستگاه‌های دیگر
برای خواندن در دستگاه‌های جوهر الکترونیکی مانند کتاب‌خوان‌های الکترونیکی Kobo، باید فایل مدنظرتان را بارگیری و به دستگاه منتقل کنید. برای انتقال فایل به کتاب‌خوان‌های الکترونیکی پشتیبانی‌شده، دستورالعمل‌های کامل مرکز راهنمایی را دنبال کنید.