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9783030218096 - Cause Effect Pairs in Machine Learning di Guyon (13 risultati)
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Cause Effect Pairs in Machine Learning.
Libro 7 di 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningDa: Universitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH, Berlin, Germania
Membro dell'associazione: GIAQ ILAB VDA
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 13,00
Spedizione EUR 30,00
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloXVI, 372 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. The Springer Series on Challenges in Machine Learning. Sprache: Englisch.
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Cause Effect Pairs in Machine Learning (The Springer Series on Challenges in Machine Learning)
Libro 7 di 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningDa: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 139,28
Spedizione EUR 13,80
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. In.
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Cause Effect Pairs in Machine Learning
Libro 7 di 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningDa: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Condizione: New. pp. XVI, 372 122 illus., 90 illus. in color. 1 Edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Cause Effect Pairs In Machine Learning
Libro 7 di 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningDa: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 186,94
Spedizione EUR 10,50
Spedito da Irlanda a U.S.A.Quantità: 15 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New.
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Cause Effect Pairs in Machine Learning
Libro 7 di 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningLingua: Inglese
Editore: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland, 2019
ISBN 10: 3030218090 ISBN 13: 9783030218096
EUR 149,79
Spedizione EUR 63,73
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents ground-breaking advances in the domain of causal structure learning.The problem of distinguishing cause from effect('Does altitude cause a change in atmospheric pressure, or vice versa ') is here cast as a binary classification problem, to be tackled by machine learning algorithms. Based on the results of theChaLearn Cause-Effect Pairs Challenge, this book reveals that the joint distribution of two variables can be scrutinized by machine learning algorithms to reveal the possible existence of a 'causal mechanism', in the sense that the values of one variable may have been generated from the values of the other.This book provides both tutorial material on the state-of-the-art on cause-effect pairs and exposes the reader to more advanced material, with a collection of selected papers. Supplemental material includes videos, slides, and code which can be found on the workshop website.Discovering causal relationships from observational data will become increasingly important in data science with the increasing amount of available data, as a means of detecting potential triggers in epidemiology, social sciences, economy, biology, medicine, and other sciences.
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Cause Effect Pairs in Machine Learning (The Springer Series on Challenges in Machine Learning)
Libro 7 di 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningDa: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 225,47
Spedizione EUR 14,40
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloHardcover. Condizione: Brand New. 372 pages. 9.25x6.25x1.00 inches. In Stock.
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Cause Effect Pairs In Machine Learning
Libro 7 di 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningDa: Kennys Bookstore, Olney, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: New.
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Cause Effect Pairs in Machine Learning (eng)
Libro 7 di 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningDa: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Valutazione del venditore 3 su 5 stelle
EUR 118,26
Spedizione EUR 6,80
Spedito da Italia a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: new. Questo è un articolo print on demand.
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Cause Effect Pairs in Machine Learning
Libro 7 di 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningLingua: Inglese
Editore: Springer International Publishing, 2019
ISBN 10: 3030218090 ISBN 13: 9783030218096
EUR 124,20
Spedizione EUR 48,99
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Comprehensive reference for those interested in the cause-effect problem, and how to tackle them using machine learning algorithmsIncludes six tutorial chapters, beginning with the simplest cases and common methods, to alg.
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Cause Effect Pairs in Machine Learning
Libro 7 di 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningLingua: Inglese
Editore: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Nov 2019, 2019
ISBN 10: 3030218090 ISBN 13: 9783030218096
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 149,79
Spedizione EUR 23,00
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents ground-breaking advances in the domain of causal structure learning.The problem of distinguishing cause from effect('Does altitude cause a change in atmospheric pressure, or vice versa ') is here cast as a binary classification problem, to be tackled by machine learning algorithms. Based on the results of theChaLearn Cause-Effect Pairs Challenge, this book reveals that the joint distribution of two variables can be scrutinized by machine learning algorithms to reveal the possible existence of a 'causal mechanism', in the sense that the values of one variable may have been generated from the values of the other.This book provides both tutorial material on the state-of-the-art on cause-effect pairs and exposes the reader to more advanced material, with a collection of selected papers. Supplemental material includes videos, slides, and code which can be found on the workshop website.Discovering causal relationships from observational data will become increasingly important in data science with the increasing amount of available data, as a means of detecting potential triggers in epidemiology, social sciences, economy, biology, medicine, and other sciences. 388 pp. Englisch.
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Cause Effect Pairs in Machine Learning
Libro 7 di 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningDa: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 195,39
Spedizione EUR 7,49
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. Print on Demand pp. XVI, 372 122 illus., 90 illus. in color.
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Cause Effect Pairs in Machine Learning
Libro 7 di 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningDa: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 194,36
Spedizione EUR 9,95
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. PRINT ON DEMAND pp. XVI, 372 122 illus., 90 illus. in color.
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Cause Effect Pairs in Machine Learning
Libro 7 di 8: The Springer Series on Challenges in Machine LearningLingua: Inglese
Editore: Springer, Springer Nov 2019, 2019
ISBN 10: 3030218090 ISBN 13: 9783030218096
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 149,79
Spedizione EUR 60,00
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book presents ground-breaking advances in the domain of causal structure learning. The problem of distinguishing cause from effect ('Does altitude cause a change in atmospheric pressure, or vice versa ') is here cast as a binary classification problem, to be tackled by machine learning algorithms. Based on the results of the ChaLearn Cause-Effect Pairs Challenge, this book reveals that the joint distribution of two variables can be scrutinized by machine learning algorithms to reveal the possible existence of a 'causal mechanism', in the sense that the values of one variable may have been generated from the values of the other.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 388 pp. Englisch.
