Elements of Causal Inference: Fundamente și algoritmi de învățare

Recenzii ale cititorilor

Cartea este lăudată pentru conținutul său util și formatul fizic de înaltă calitate, deosebit de atrăgător pentru cei familiarizați cu conceptele de învățare automată. Cu toate acestea, există preocupări semnificative cu privire la calitatea producției, în special în ceea ce privește formatarea Kindle.

Copia fizică de înaltă calitate, calitatea bună a hârtiei, figurile tipărite în culori, servește o nișă utilă în inferența cauzală folosind notația învățării automate, familiară pentru cei care au învățat din „Elements of Statistical Learning”.

Control de calitate slab cu probleme precum o copertă a cărții întoarsă cu susul în jos, formatare Kindle teribilă cu simboluri ilizibile.

(pe baza a 5 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Elements of Causal Inference: Foundations and Learning Algorithms

Conținutul cărții:

O introducere concisă și de sine stătătoare în inferența cauzală, din ce în ce mai importantă în știința datelor și în învățarea automată.

Matematizarea cauzalității este o dezvoltare relativ recentă și a devenit din ce în ce mai importantă în știința datelor și învățarea automată. Această carte oferă o introducere concisă și de sine stătătoare la modelele cauzale și la modul de a le învăța din date.

După explicarea necesității modelelor cauzale și discutarea unora dintre principiile care stau la baza inferenței cauzale, cartea îi învață pe cititori cum să utilizeze modelele cauzale: cum să calculeze distribuțiile de intervenție, cum să deducă modele cauzale din date observaționale și de intervenție și cum ar putea fi exploatate ideile cauzale pentru problemele clasice de învățare automată. Toate aceste subiecte sunt discutate mai întâi în termeni de două variabile și apoi în cazul multivariat mai general. Cazul bivariat se dovedește a fi o problemă deosebit de dificilă pentru învățarea cauzală, deoarece nu există independențe condiționate, așa cum sunt utilizate metodele clasice pentru rezolvarea cazurilor multivariate. Autorii consideră că analiza asimetriilor statistice între cauză și efect este extrem de instructivă și raportează despre deceniul lor de cercetare intensivă a acestei probleme.

Cartea este accesibilă cititorilor cu experiență în învățarea automată sau statistică și poate fi utilizată în cadrul cursurilor universitare sau ca referință pentru cercetători. Textul include fragmente de cod care pot fi copiate și lipite, exerciții și o anexă cu un rezumat al celor mai importante concepte tehnice.