Cause Effect Pairs in Machine Learning

· ·
· Springer Nature
E-kitab
372
Səhifələr
Reytinqlər və rəylər doğrulanmır  Ətraflı Məlumat

Bu e-kitab haqqında

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.


Bu e-kitabı qiymətləndirin

Fikirlərinizi bizə deyin

Məlumat oxunur

Smartfonlar və planşetlər
AndroidiPad/iPhone üçün Google Play Kitablar tətbiqini quraşdırın. Bu hesabınızla avtomatik sinxronlaşır və harada olmağınızdan asılı olmayaraq onlayn və oflayn rejimdə oxumanıza imkan yaradır.
Noutbuklar və kompüterlər
Kompüterinizin veb brauzerini istifadə etməklə Google Play'də alınmış audio kitabları dinləyə bilərsiniz.
eReader'lər və digər cihazlar
Kobo eReaders kimi e-mürəkkəb cihazlarında oxumaq üçün faylı endirməli və onu cihazınıza köçürməlisiniz. Faylları dəstəklənən eReader'lərə köçürmək üçün ətraflı Yardım Mərkəzi təlimatlarını izləyin.