书目详细信息
： 因果推理:基础与学习算法
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-111-64030-1:CNY89.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi eng |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 因果推理/.(荷)乔纳斯·彼得斯，(德)多米尼克·扬辛，伯恩哈德·舍尔科普夫著/.Jonas Peters，Dominik Janzing，Bernhard Scholkopf/.李小和，卢胜男，程国建译 |
| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2019 |
| 载体形态项： | Ⅻ,236页:;+图:;+25cm |
| 相关题名附注： | 英文题名取自封面: Elements of causal inference foundations and learning algorithms |
| 提要文摘： | 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。本书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。本书可作为高等院校人工智能和计算机科学等相关专业高年级本科生和硕士研究生的教材，也可供研究机器学习、因果推理的技术人员参考。 |
| 并列题名： | Elements of causal inference foundations and learning algorithms eng |
| 题名主题： | 因果性 推理 |
| 中图分类： | B812.23 |
| 个人名称等同： | 彼得斯 (荷) (Peters, Jonas) 著 |
| 个人名称等同： | 扬辛 (德) (Janzing, Dominik) 著 |
| 个人名称等同： | 舍尔科普夫 (德) (Scholkopf, Bernhard) 著 |
| 个人名称次要： | 李小和 译 |
| 个人名称次要： | 卢胜男 译 |
| 个人名称次要： | 程国建 译 |
| 记录来源： | CN SDL 20220830 |