作者:
Jonas Peters
/
Dominik Janzing
/
Bernhard Schölkopf
出版社: The MIT Press
副标题: Foundations and Learning Algorithms
出版年: 2017-11-17
页数: 288
定价: USD 45.00
装帧: Hardcover
丛书: Adaptive Computation and Machine Learning
ISBN: 9780262037310
出版社: The MIT Press
副标题: Foundations and Learning Algorithms
出版年: 2017-11-17
页数: 288
定价: USD 45.00
装帧: Hardcover
丛书: Adaptive Computation and Machine Learning
ISBN: 9780262037310
丛书信息
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Adaptive Computation and Machine Learning(共36册)，
这套丛书还有
《Veridical Data Science》《Foundations of Machine Learning》《Reinforcement Learning (2/e)》《Graphical Models for Machine Learning and Digital Communication》《Introduction to Statistical Relational Learning (Adaptive Computation and Machine Learning)》
等
。
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订阅关于Elements of Causal Inference的评论:
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9 有用 ▽○▽ 2019-05-22 00:27:52
搞机器学习的人认为因果推断是学习因果关系（结构），搞统计学的人认为因果推断是估计因果作用（强弱）。
1 有用 周末 2019-01-26 15:25:29
主要就介绍作者们这几年发的论文工作，除此以外的部分就是宽泛的文献综述了。没太多细节。
0 有用 4n70n1u5 2022-07-24 03:31:36
我并不觉得这本书的作者对因果推断的哲学和目前做因果推断的想法是基本一致的，这套想法在基础计量课里可能都要被批判。不论是Imbens还是Angrist还是那帮做SEM的或者Pearl，因果推断的基本问题就counterfact，最后整了张表说统计模型干不了，我大受震撼。RDD，DID，IV都是假的？
0 有用 一般翼赞员 2020-11-09 00:59:10
又是一本当年自己没看懂觉得很无聊 现在发现是神作的书……
1 有用 beren 2021-06-01 07:25:41
感觉书名有误导，其实不太合适学因果推断时直接就拿来读，如果是作为入门了解因果推断的基本知识不如Causal inference in statistics，若是想进一步了解SEM框架以及因果推断和机器学习的关系可以读这本。