Isabelle Guyon · Alexander Statnikov · Berna Bakir Batu
اکتوبر 2019 · Springer Nature
ای بک
372
صفحات
نمونہ
reportدرجہ بندیوں اور جائزوں کی تصدیق نہیں کی جاتی ہے مزید جانیں
اس ای بک کے بارے میں
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.
Computers en technologie
اس ای بک کی درجہ بندی کریں
ہمیں اپنی رائے سے نوازیں۔
پڑھنے کی معلومات
اسمارٹ فونز اور ٹیب لیٹس
Android اور iPad/iPhone.کیلئے Google Play کتابیں ایپ انسٹال کریں۔ یہ خودکار طور پر آپ کے اکاؤنٹ سے سینک ہو جاتی ہے اور آپ جہاں کہیں بھی ہوں آپ کو آن لائن یا آف لائن پڑھنے دیتی ہے۔
لیپ ٹاپس اور کمپیوٹرز
آپ اپنے کمپیوٹر کے ویب براؤزر کا استعمال کر کے Google Play پر خریدی گئی آڈیو بکس سن سکتے ہیں۔
ای ریڈرز اور دیگر آلات
Kobo ای ریڈرز جیسے ای-انک آلات پر پڑھنے کے لیے، آپ کو ایک فائل ڈاؤن لوڈ کرنے اور اسے اپنے آلے پر منتقل کرنے کی ضرورت ہوگی۔ فائلز تعاون یافتہ ای ریڈرز کو منتقل کرنے کے لیے تفصیلی ہیلپ سینٹر کی ہدایات کی پیروی کریں۔