Cause Effect Pairs in Machine Learning
Isabelle Guyon · Alexander Statnikov · Berna Bakir Batu
2019年10月 · Springer Nature
電子書籍
372
ページ
report評価とレビューは確認済みではありません 詳細
この電子書籍について
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.
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.
この電子書籍を評価する
ご感想をお聞かせください。
読書情報
スマートフォンとタブレット
Android や iPad / iPhone 用の Google Play ブックス アプリをインストールしてください。このアプリがアカウントと自動的に同期するため、どこでもオンラインやオフラインで読むことができます。
ノートパソコンとデスクトップ パソコン
Google Play で購入したオーディブックは、パソコンのウェブブラウザで再生できます。
電子書籍リーダーなどのデバイス
Kobo 電子書籍リーダーなどの E Ink デバイスで読むには、ファイルをダウンロードしてデバイスに転送する必要があります。サポートされている電子書籍リーダーにファイルを転送する方法について詳しくは、ヘルプセンターをご覧ください。
