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题名/责任者:

因果推断与机器学习/郭若城[等]编著

版本说明:

2版

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2023.10

ISBN及定价:

978-7-121-46457-7/CNY118.00

载体形态项:

251页;24cm

个人责任者:

郭若城 编著

学科主题:

因果性-推理

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

B812.2

题名责任附注:

编著还有：程璐、刘昊、刘欢

提要文摘附注:

本书共分6章。第1章从结构因果模型和潜在结果框架出发，介绍因果推断的基本概念和方法。第2章介绍近年统计和机器学习文献中出现的一些重要的基于机器学习的因果推断方法。第3章介绍能够提高机器学习模型的泛化能力的因果表征学习。第4章介绍因果机器学习如何提高机器学习模型的可解释性与公平性。第5章介绍因果机器学习在推荐系统和学习排序中的应用。第6章是对全书的一个总结和对未来的展望。

使用对象附注:

本书适合对因果推断和机器学习感兴趣的高校学生、教师阅读，也适合相关行业的工程师、数据科学家和研究员阅读

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