因果推理(基础与学习算法)

作者简介

乔纳斯?彼得斯（Jonas Peters）是丹麦哥本哈根大学统计学副教授。 多米尼克?扬辛（Dominik Janzing）是位于德国图宾根的马克斯?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（Bernhard Sch?lkopf）是位于德国图宾根的马克斯?普朗克智能系统研究所的主任。

内容简介

1.世上万事万物，有因就有果，有果必有因。事物为什么会发生，为什么会得到某种结果？根源就在于因果关系。 2.本书是世界知名学者十年来研究因果关系的总结，在因果推理和通用机器学习之间建立了牢固的联系，使得我们和机器可以用数据更清晰地理解世界。 3.哥伦比亚大学David Blei教授、艾伦?图灵研究所Ricardo Silva研究员倾情推荐。 4.本书提供了一个独立且简明的因果关系模型介绍，以及如何从数据中学习因果模型。