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Elements of Causal Inference

Foundations and Learning Algorithms

After explaining the need for causal models and discussing some of the principles underlying causal inference, the book teaches readers how to use causal models: how to compute intervention distributions, how to infer causal models from observational and interventional data, and how causal ideas could be exploited for classical machine learning problems. All of these topics are discussed first in terms of two variables and then in the more general multivariate case. The bivariate case turns out to be a particularly hard problem for causal learning because there are no conditional independences as used by classical methods for solving multivariate cases. The authors consider analyzing statistical asymmetries between cause and effect to be highly instructive, and they report on their decade of intensive research into this problem.
Portrait
Dominik Janzing is a Senior Research Scientist at the Max Planck Institute for Intelligent Systems in Tübingen, Germany. Bernhard Schölkopf is Director at the Max Planck Institute for Intelligent Systems in Tübingen, Germany..He is coauthor of Learning with Kernels (2002) and is a coeditor of Advances in Kernel Methods: Support Vector Learning (1998), Advances in Large-Margin Classifiers (2000), and Kernel Methods in Computational Biology (2004), all published by the MIT Press.
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Beschreibung

Produktdetails

Einband gebundene Ausgabe
Seitenzahl 288
Erscheinungsdatum 01.01.2018
Sprache Englisch
ISBN 978-0-262-03731-0
Reihe Adaptive Computation and Machine Learning series
Verlag The MIT Press
Maße (L/B/H) 23.6/18.2/2.5 cm
Gewicht 714 g
Buch (gebundene Ausgabe, Englisch)
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