书目信息 |
| 题名： |
因果推理
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| 作者： | 彼得斯 ， 扬辛 ， 舍尔科普夫 著 ；李小和 ， 卢胜男 ， 程国建 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2021.05 |
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| 页数： | XII, 236页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | B812.23 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 因果性--yin guo xing--推理 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-64030-1 | |
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| 102 | @aCN@b110000 | |
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| 106 | @ar | |
| 200 | 1 | @a因果推理@Ayin guo tui li@e基础与学习算法@f(荷) 乔纳斯·彼得斯, (德) 多米尼克·扬辛, 伯恩哈德·舍尔科普夫著@g李小和, 卢胜男, 程国建译 |
| 210 | @a北京@c机械工业出版社@d2021.05 | |
| 215 | @aXII, 236页@c图@d24cm | |
| 306 | @a由The Press授权出版 | |
| 312 | @a英文题名取自封面 | |
| 314 | @a(荷) 乔纳斯·彼得斯, 丹麦哥本哈根大学统计学副教授。(德) 多米尼克·扬辛, 德国国宾根的马克斯·普朗克智能系统研究所的高级研究科学家。伯恩哈德·舍尔科普夫, 德国图宾根的马克斯·普朗克智能系统研究所的主任。 | |
| 320 | @a有书目 (第209-236页) | |
| 330 | @a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。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。 | |
| 510 | 1 | @aElements of causal inference@efoundations and learning algorithms@zeng |
| 517 | 1 | @a基础与学习算法@Aji chu yu xue xi suan fa |
| 606 | 0 | @a因果性@Ayin guo xing@x推理 |
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| 701 | 1 | @a彼得斯@Abi de si@g(Peters, Jonas)@4著 |
| 701 | 1 | @a扬辛@Ayang xin@g(Janzing, Dominik)@4著 |
| 701 | 1 | @a舍尔科普夫@Ashe er ke pu fu@g(Scholkopf, Bernhard)@4著 |
| 702 | 0 | @a李小和@Ali xiao he@4译 |
| 702 | 0 | @a卢胜男@Alu sheng nan@4译 |
| 702 | 0 | @a程国建@Acheng guo jian@4译 |
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| 因果推理：基础与学习算法/(荷) 乔纳斯·彼得斯, (德) 多米尼克·扬辛, 伯恩哈德·舍尔科普夫著/李小和, 卢胜男, 程国建译.-北京：机械工业出版社，2021.05 |
| XII, 236页：图；24cm |
| ISBN 978-7-111-64030-1：CNY89.00 |
| 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。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。 |
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正题名：因果推理
索取号：B812.23/B738
预约/预借
| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 1540495 | 215404952 | 社科库509/509社科库 20排3列5层/ [索取号:B812.23/B738] | 在馆 | |
| 2 | 1540496 | 215404961 | 社科库509/509社科库 20排3列5层/ [索取号:B812.23/B738] | 在馆 |