Cause effect pairs machine von guyon (10 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Cham, Springer. 2019
Serie: The Springer Series on Challenges in Machine Learning, Buch 7 von 8. Buch 7 von 8 - The Springer Series on Challenges in Machine Learning
- Hardcover
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XVI, 372 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. The Springer Series on Challenges in Machine Learning. Sprache: Englisc…h.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer 2020
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer 2019
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Verlag: Springer 2020
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Cause Effect Pairs in Machine Learning | Isabelle Guyon (u. a.) | Taschenbuch | xvi | Englisch | 2020 | Springer | EAN 9783030218126 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Cause Effect Pairs in Machine Learning
Guyon, Isabelle (Editor)/ Statnikov, Alexander (Editor)/ Batu, Berna Bakir (Editor)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Nature New York Inc 2020
Serie: The Springer Series on Challenges in Machine Learning, Buch 7 von 8. Buch 7 von 8 - The Springer Series on Challenges in Machine Learning
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Paperback. Zustand: Brand New. 388 pages. 9.25x6.10x0.94 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer 2020
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing 2020
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 pro…blem, to be tackled by machine learning algorithms. Based on the results of theChaLearn 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.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland 2019
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- Hardcover
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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, t…o be tackled by machine learning algorithms. Based on the results of theChaLearn 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.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer 2019
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- Hardcover
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Hardcover. Zustand: Brand New. 372 pages. 9.25x6.25x1.00 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer 2019
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