Janzing dominik (11 Ergebnisse)
- Hardcover
Anbieter: BooksRun, Philadelphia, PA, USABooksRun
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Hardcover. Zustand: Very Good. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting.
- Hardcover
Anbieter: BooksRun, Philadelphia, PA, USABooksRun
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Anbieter: Better World Books, Mishawaka, IN, USABetter World Books
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EUR 32,28
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Zustand: Good. Pages intact with minimal writing/highlighting. The binding may be loose and creased. Dust jackets/supplements are not included. Stock photo provided. Product includes identifying sticker. Better World Books: Buy Books. Do Good.
- Hardcover
Anbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USABooks From California
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hardcover. Zustand: Fine.
- Hardcover
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes KönigreichMajestic Books
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Zustand: New.
- Hardcover
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
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Hardcover. Zustand: Brand New. 288 pages. 9.00x7.00x1.00 inches. In Stock.
- Hardcover
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
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EUR 55,99
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Zustand: New. In.
- Hardcover
Anbieter: Studibuch, Stuttgart, DeutschlandStudibuch
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Gebraucht - Sehr gut
EUR 28,47
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hardcover. Zustand: Sehr gut. 288 Seiten; 9780262037310.2 Gewicht in Gramm: 1.
- Hardcover
Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna
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EUR 58,24
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Zustand: New. Jonas Peters is Associate Professor of Statistics at the University of Copenhagen.Dominik Janzing is a Senior Research Scientist at the Max Planck Institute for Intelligent Systems in Tübingen, Germany.Bernhard Schölkopf is Directo.
- Hardcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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EUR 60,00
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - A concise and self-contained introduction to causal inference, increasingly important in data science and machine learning.The mathematization of causality is a relatively recent development, and has become increasingly important in data science and machine learning. This book offers a self-containe…d and concise introduction to causal models and how to learn them from data.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. The book is accessible to readers with a background in machine learning or statistics, and can be used in graduate courses or as a reference for researchers. The text includes code snippets that can be copied and pasted, exercises, and an appendix with a summary of the most important technical concepts.
- Hardcover
Anbieter: BUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer, Wahlstedt, DeutschlandBUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Gebraucht - Gut
EUR 179,99
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Zustand: gut. 2017. Elements of Causal Inference: Foundations and Learning Algorithms (Adaptive Computation and Machine Learning series) In englischer Sprache. pages.
