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.
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