
Causation, Prediction, and Search (Adaptive Computation and Machine Learning Series)
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Beschreibung
"Causation, Prediction, and Search" von Richard Scheines und seinen Mitautoren Peter Spirtes und Clark Glymour ist ein bedeutendes Werk im Bereich der Kausalitätsforschung und statistischen Analyse. Das Buch bietet eine umfassende Einführung in die Methoden zur Entdeckung kausaler Beziehungen aus statistischen Daten. Es kombiniert theoretische Ansätze aus der Philosophie der Wissenschaft mit praktischen Algorithmen aus dem maschinellen Lernen. Die Autoren diskutieren verschiedene Modelle für Kausalität, einschließlich des probabilistischen Ansatzes, und stellen Algorithmen vor, die helfen können, kausale Strukturen in großen Datensätzen zu identifizieren. Ein zentraler Aspekt des Buches ist die Entwicklung von Verfahren zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse basierend auf diesen kausalen Modellen. Das Werk richtet sich sowohl an Forscher als auch an Praktiker in den Bereichen Statistik, Informatik und Sozialwissenschaften. Es bietet sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen für die Analyse komplexer Datensätze und ist damit ein wertvolles Werkzeug für alle, die sich mit der Entschlüsselung kausaler Zusammenhänge befassen.
Produktdetails

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Über den Autor
- Hardcover
- 208 Seiten
- Erschienen 2010
- Springer
- Hardcover
- 288 Seiten
- Erschienen 2015
- Wiley
- Hardcover -
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 2264 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2022
- Wiley & Sons
- Hardcover
- 432 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley & Sons
- Kartoniert
- 180 Seiten
- Erschienen 2020
- UTB GmbH
- Gebunden
- 738 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Hardcover
- 220 Seiten
- Erschienen 2004
- Elsevier Science
- hardcover
- 514 Seiten
- Erschienen 1982
- Birkhäuser Verlag
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley & Sons