Elements of Causal Inference

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出版者:The MIT Press
作者:Jonas Peters
出品人:
页数:288
译者:
出版时间:2017-11-17
价格:USD 45.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780262037310
丛书系列:Adaptive Computation and Machine Learning
图书标签:
  • 因果推断
  • Causality
  • 机器学习
  • 数学
  • 機器學習
  • 數學
  • 数学和计算机
  • 因果論
  • 因果推断
  • 机器学习
  • 统计学
  • 数据分析
  • 实验设计
  • 因果效应
  • 变量选择
  • 模型评估
  • 因果图
  • 反事实理论
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读后感

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搞机器学习的人认为因果推断是学习因果关系(结构),搞统计学的人认为因果推断是估计因果作用(强弱)。

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感觉没多少细节啊,口水话比较多……一章弃。

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主要就介绍作者们这几年发的论文工作,除此以外的部分就是宽泛的文献综述了。没太多细节。

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搞机器学习的人认为因果推断是学习因果关系(结构),搞统计学的人认为因果推断是估计因果作用(强弱)。

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搞机器学习的人认为因果推断是学习因果关系(结构),搞统计学的人认为因果推断是估计因果作用(强弱)。

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