因果推断导论 这是一本内容丰富、全面、深入介绍因果推断的书籍
本书是一本系统介绍因果推断的基本概念、理论与方法的参考书,主要特色如下: ?从Rubin潜在结果模型开始,系统的介绍了因果推断的基本概念、基本问题和重要假设,然后详细介绍了基于Rubin潜在结果模型的经典和代表性的因果效应计算方法; ?基于Rubin潜在结果模型引入Pearl因果结构模型,比较系统的从图模型的角度详细介绍了Pearl因果推断框架下的do演算、混杂偏差、选择偏差、反事实、中介效应等因果推断的重要概念与理论方法; ?从Pearl因果结构模型的角度详细介绍了经典与最新因果结构学习算法的基本思想和执行过程,以及Pearl因果推断框架在实际数据中的因果效应计算方法。
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深度学习相关技术逐渐成为目前工业界和学术界探索和研究的重点,并且越来越多的相关算法在实际应用中取得了广泛的成功。这些算法的成功和发展离不开相关研究者对深度学习相关理论的探索。目前的深度学习算法依然存在黑盒属性、需要大量训练样本、可解释性差、调参困难、算法模型规模大、学习时效低等不足,并且和人类本身的学习方式及智能化水平相比, 仍有着巨大的发展空间。这些也要求我们深入理解当前深度学习的相关算法理论,针对其特性 和缺点不断加以改进提升。 本书的写作目的是将深度学习的相关算法理论和应用实践深入浅出地介绍给读者,力求使大学本科低年级学生能够理解和掌握相关内容。本书-共包含11章。第1章绪论,简要介绍人工智能、机器学习、深度学习的基本概念、发展历程和- -些典型的应用实例。第2和第3章,基于回归和基
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